🧠 深度学习优化技术详解
优化概述
深度学习模型训练中，优化器是决定模型性能的关键组件。常见的优化目标包括：
- 最小化损失函数 📉
- 加速收敛速度 ⏱️
- 防止过拟合 ⚠️
优化过程可参考深度学习优化技术图解进一步了解
常用优化方法
学习率调整
• 固定学习率：简单但可能收敛缓慢
• 衰减学习率：如 StepDecay 或 ExponentialDecay 📈
• 自适应学习率：如 Adam优化器 🔍
正则化技术
• L1/L2正则化：防止模型复杂度过高
• Dropout：随机丢弃神经元以增强泛化能力
• Batch_Normalization：加速训练并减少对初始化的依赖 🧼
实战技巧
- 学习率调度：使用 CosineAnnealing 或 ReduceLROnPlateau
- 优化器组合：如
AdamW+Weight_Decay🧠 - 分布式优化：适用于大规模数据集的 Horovod 框架