自适应学习率是深度学习优化中的核心概念，能够动态调整训练过程中的学习率以加速收敛。以下为相关研究方向的论文及资源：
📚 经典算法与论文
Adam
- 论文：《Adam: A Method for Stochastic Optimization》
- 特点：结合动量法与RMSProp，通过计算梯度的移动平均实现自适应调整
RMSProp
- 论文：《rmsprop: Convergence Theorems and Applications to Deep Learning》
- 特点：通过平方梯度的移动平均自适应调整学习率，常用于非凸优化
AdaGrad
- 论文：《Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization》
- 特点：对稀疏数据赋予更大更新步长，但学习率会逐渐衰减
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📈 应用场景
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- 大规模数据集：适应不同特征的梯度变化，提升收敛效率
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