深度学习模型的性能往往取决于优化策略的选择。以下是关键知识点与实践建议：
1. 常见优化算法分类
随机梯度下降 (SGD)
📈 通过随机选择样本计算梯度，适合大规模数据训练随机梯度下降自适应优化器 (Adam)
🧠 结合动量与RMSProp优势，动态调整学习率Adam优化器二阶优化方法
🧮 如L-BFGS，利用Hessian矩阵信息提升收敛速度
2. 核心优化技巧
✅ 学习率调整：使用余弦退火或分段衰减策略
✅ 正则化技术：L2正则化可防止过拟合
✅ 批量归一化：加速训练并提高模型稳定性
✅ 分布式训练：通过多GPU并行提升计算效率
3. 实践建议
- 使用PyTorch或TensorFlow的内置优化器
- 对比不同算法在验证集上的表现
- 参考 深度学习基础教程 了解更底层原理