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