AI优化是机器学习和深度学习领域中的一个核心问题，它涉及到如何调整模型参数以最小化损失函数，从而提高模型的性能。以下是一些常见的AI优化技术：
优化算法
- 梯度下降法 (Gradient Descent): 通过计算损失函数关于参数的梯度来更新参数值。
- 随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD): 在梯度下降的基础上，每次只使用一个样本的梯度来更新参数。
- Adam优化器: 结合了动量和自适应学习率的优点。
实践技巧
- 初始化参数: 合理的参数初始化可以加快收敛速度。
- 正则化: 防止模型过拟合。
- 批量归一化: 提高模型的稳定性和收敛速度。
相关资源
更多关于AI优化的内容，可以参考以下教程：
Optimization Graph