常见优化器分类 🌱

以下为深度学习中常用的优化器及其特点：

1. Adam Optimizer 🚀

  • 原理：结合动量法与RMSprop，自适应调整学习率
  • 优势：收敛速度快，适合处理稀疏梯度
  • 应用场景：图像识别、自然语言处理等复杂模型
Adam_Optimizer

2. SGD (随机梯度下降) 🔄

  • 原理：基于梯度的简单更新规则
  • 特点：计算效率高，但易陷入局部最优
  • 扩展阅读：深度学习优化技巧

3. Momentum Optimizer ⚙️

  • 原理：引入动量项加速收敛，平滑更新方向
  • 公式：$ v_t = \beta v_{t-1} + \eta \nabla J(\theta) $
  • 应用场景：大规模数据集训练

4. RMSprop 🔧

  • 原理：通过平方梯度的移动平均调整学习率
  • 优势：解决SGD的非稳态问题
  • 应用场景：非凸优化问题

选择优化器的建议 📌

  • 新手推荐：从SGD开始理解基本原理
  • 进阶选择：Adam在大多数场景下表现优异
  • 特殊需求：Momentum适合需要加速收敛的场景
优化器对比

图片关键词示例 📷

  • SGD → 随机梯度下降
  • Adam → Adam_Optimizer
  • Momentum → 动量优化器
  • RMSprop → RMSprop_优化器