机器学习优化技术

机器学习优化技术是提高模型性能和效率的关键。以下是一些常用的优化技术：

常见优化技术

• 梯度下降法 (Gradient Descent): 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，增加一个动量项，帮助模型加速收敛。
• 自适应学习率 (Adaptive Learning Rate): 如AdaGrad、RMSprop、Adam等，自动调整学习率。

图片示例

梯度下降法

动量

自适应学习率

深度学习优化

在深度学习中，优化技术尤为重要。以下是一些深度学习中的优化方法：

• 批量归一化 (Batch Normalization): 通过归一化中间层激活值来加速训练和减少过拟合。
• Dropout: 随机丢弃网络中的一些神经元，防止过拟合。

更多信息

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