深度学习中的优化方法对于模型性能的提升至关重要。以下是一些常用的优化方法:

  • 梯度下降(Gradient Descent):一种基本的优化算法,通过迭代最小化损失函数来更新模型参数。
  • 动量(Momentum):在梯度下降的基础上加入动量项,可以加速收敛,减少震荡。
  • 自适应学习率(Adaptive Learning Rate):如学习率衰减、Adam、RMSprop等,可以根据训练过程中的误差自动调整学习率。

深度学习优化方法

更多关于深度学习优化方法的详细内容,请参考深度学习优化方法教程

  • Adam优化器:一种结合了动量和自适应学习率的优化算法,适用于大多数深度学习任务。
  • SGD优化器:简单的梯度下降优化器,适用于小规模数据集。

Adam优化器

SGD优化器