优化概述
深度学习模型的训练效果高度依赖于优化算法，它决定了参数如何更新以最小化损失函数。以下是核心概念：
- 目标：通过迭代调整权重，使模型在验证集上表现最优
- 挑战：需平衡收敛速度与模型精度，避免陷入局部极小值
- 关键指标：训练损失、验证准确率、学习率衰减曲线
常见优化方法
随机梯度下降 (SGD)
最基础的优化器，通过计算梯度更新参数：
weight = weight - learning_rate * gradient
⚠️ 注意：需手动设置学习率并监控训练过程
Adam 优化器
结合动量法与RMSProp的自适应方法：
- 自动调整不同参数的学习率
- 支持稀疏梯度和噪声数据
- 需要设置超参数：β1, β2, ε
应用场景
| 场景 | 适用优化器 | 特点 |
|---|---|---|
| 图像识别 | Adam | 高效处理高维数据 |
| NLP任务 | SGD with Momentum | 更好的泛化能力 |
| 在线学习 | RMSProp | 适合非稳定数据流 |
想要深入了解优化器的数学原理，可前往：/course/deep_learning/optimization_techniques
学习建议
✅ 推荐实践步骤：
- 从SGD开始理解基本概念
- 尝试不同优化器对比效果
- 学习率调度策略 (Learning Rate Scheduling)
- 理解正则化与优化的关系