神经网络优化是提升模型性能的关键步骤，涉及参数调整、训练策略和算法改进。以下是常见优化方法及技巧：
1. 核心优化目标
- 收敛速度：减少训练时间，如使用自适应学习率（如Adam算法）
- 泛化能力：防止过拟合，如引入正则化（L2正则化、Dropout）
- 稳定性：避免梯度爆炸/消失，如梯度裁剪或Batch Normalization
2. 常用优化技术
| 技术 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| 学习率调度 | 动态调整学习率 | step_decay、cosine_annealing |
| 动量法 | 加速收敛 | Momentum_optimizer |
| 二阶梯度方法 | 更精准更新 | L_BFGS、RMSProp |
3. 实践建议
- ⚠️ 避免直接使用默认超参数，建议通过网格搜索或随机搜索调优
- 📈 使用早停法（Early Stopping）防止过拟合
- 🔄 通过可视化工具（如TensorBoard）监控训练过程
扩展阅读
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