优化算法教程 📈

常见优化算法一览 🧠

• 随机梯度下降 (SGD)
  基于梯度的优化方法，通过计算损失函数对参数的梯度逐步调整权重。

  

• Adam 优化器
  结合了动量法和 RMSProp 的优点，适用于非稳态目标函数。

  

• L-BFGS
  二阶优化方法，利用历史梯度信息近似 Hessian 矩阵，适合小批量数据。

  

拓展学习 🔍

点击查看梯度下降的数学推导 以深入理解底层原理。
查看优化算法对比表格 了解不同场景下的选择建议。