本课程将深入探讨 Python 中的优化器和损失函数，帮助您在深度学习中更好地调整模型参数，提升模型性能。
课程内容
- 优化器概述：介绍常用的优化器，如 SGD、Adam、RMSprop 等，以及它们的工作原理。
- 损失函数：解释常见的损失函数，如均方误差（MSE）、交叉熵损失等，以及它们在模型训练中的作用。
- 实际应用：通过实际案例展示如何选择合适的优化器和损失函数来提高模型的准确率。
图片示例
(center)
实用链接
更多关于深度学习的资源，请访问深度学习社区。
总结
掌握优化器和损失函数对于深度学习至关重要。通过本课程，您将能够更有效地调整模型参数，提升模型性能。