Python 深度学习优化课程

深度学习优化是提高模型性能的关键环节。本课程将深入探讨 Python 中深度学习优化策略，包括损失函数、优化器以及调参技巧。

课程内容

• 损失函数原理与应用
• 常用优化器介绍
  • SGD
  • Adam
  • RMSprop
• 调参技巧
• 实战案例

相关资源

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优化器比较

• SGD (随机梯度下降): 简单且高效，但需要手动调整学习率。
• Adam: 结合了 SGD 和 RMSprop 的优点，自适应学习率。
• RMSprop: 基于RMSprop的优化器，适用于小批量数据。

总结

深度学习优化是深度学习领域的重要环节，掌握优化技巧将有助于提升模型性能。希望本课程能帮助您更好地理解深度学习优化。