深度学习模型的训练效果往往取决于优化策略的选择，以下是关键内容概览：
优化器分类
基础优化器
⚙️ 随机梯度下降 (SGD)：通过学习率逐步调整参数
⚙️ Momentum：引入动量项加速收敛
🔍 查看 SGD 详解自适应优化器
🧬 Adaptive_optimizer：自动调整学习率（如 AdaGrad）
🧬 Adam_optimizer：结合动量与自适应学习率（最常用）
🧬 RMSProp_optimizer：适合非凸优化问题
核心技巧
- 学习率衰减
📈 使用指数衰减或余弦退火策略 - 正则化技术
🧼 L2 正则化防止过拟合 - 批量归一化
🧰 BN 层加速训练并提升稳定性
应用场景
- 🤖 训练神经网络时，Adam 优化器常用于图像识别任务
- 📊 超参数调优可结合可视化工具分析损失曲线
- 🛠️ 模型压缩场景下，优化器需适应稀疏训练需求