什么是优化器？

在深度学习训练中，优化器负责通过调整模型参数来最小化损失函数。它是连接模型架构与训练效果的核心组件，常见类型包括：

  • 随机梯度下降（SGD）

    SGD
    基础算法，通过学习率直接更新参数，适用于简单模型

  • Adam 优化器

    Adam
    结合动量与自适应学习率，成为默认首选方案

  • Momentum 优化器

    Momentum
    通过引入速度项加速收敛，常用于处理稀疏梯度

  • RMSProp 优化器

    RMSProp
    自适应调整学习率，特别适合非稳态问题

  • Adagrad 优化器

    Adagrad
    自动为不同参数分配不同学习率，适合处理稀疏数据

选择优化器的建议

  1. 尝试 Adam 作为初始选择
  2. 对于需要精细控制的场景，可使用 SGD_with_Momentum
  3. 处理非稳态数据时优先考虑 RMSProp
  4. 了解不同优化器的数学原理：点击查看优化器公式推导

扩展阅读