AI优化是机器学习领域中至关重要的一环，它直接影响着模型的学习效率和最终性能。以下是一些关于AI优化基础的知识点。
1. 优化目标
在AI优化中，我们的目标是找到一组参数，使得模型在训练数据上的表现达到最优。通常，我们使用损失函数来衡量模型的表现。
2. 梯度下降
梯度下降是优化算法中最常用的一种方法。它通过计算损失函数关于参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，从而逐渐减小损失值。
3. 学习率
学习率是梯度下降算法中的一个关键参数，它决定了参数更新的步长。选择合适的学习率对于模型收敛速度和最终性能至关重要。
4. 动量
动量是一种常用的优化技巧，它可以加速梯度下降算法的收敛速度，并防止陷入局部最优。
5. 学习率衰减
学习率衰减是一种调整学习率的方法，它随着训练的进行逐渐减小学习率，以防止模型在训练后期过拟合。
6. 扩展阅读
更多关于AI优化的内容，您可以参考以下教程：
Optimization Chart