深度学习中的优化是一个关键环节，它直接影响到模型的性能和收敛速度。以下是一些关于深度学习优化方面的教程和资源。
优化方法
梯度下降法：这是一种最基本的优化算法，通过不断调整参数来最小化损失函数。
- Gradient Descent
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，以加速收敛。
- Momentum
AdaGrad：自适应学习率优化算法，根据参数的历史梯度来调整学习率。
- AdaGrad
RMSprop：RMSprop是一种自适应学习率优化算法，它使用一个窗口来跟踪梯度的平方和。
- RMSprop
Adam：Adam是一种结合了动量法和RMSprop的优化算法，适用于大多数深度学习任务。
资源链接
希望这些内容能帮助您更好地理解深度学习优化。🌟