什么是优化？

在深度学习中，优化是指通过调整模型参数，使损失函数最小化的过程。这是训练模型的核心环节，直接影响最终效果。
⚡ 关键点：

  • 优化目标：最小化损失函数（如交叉熵、均方误差）
  • 优化方法：梯度下降、动量法、自适应学习率等
  • 优化挑战：梯度消失/爆炸、局部最优、计算效率
optimization_concept

常用优化算法一览

算法名称 特点 应用场景
SGD 基础梯度下降 小规模数据集
Adam 自适应学习率 + 动量 多数深度学习任务
RMSProp 针对非稳态梯度的优化 RNN/序列模型训练
Stochastic_Gradient_Descent
Adam_Algorithm

实践技巧：如何选择优化器？

  1. 学习率调整

    • 使用学习率衰减（Learning_Rate_Scheduling）
    • 尝试 CosineAnnealing 或 ReduceLROnPlateau

  2. 正则化方法

    • L1/L2正则化（L1_Regularization）
    • Dropout（Dropout_Method）

  3. 早停法（Early_Stopping）

    • 监控验证集损失，防止过拟合
    • 配合模型检查点（Model_Checkpoint）
Learning_Rate_Tuning

高级主题：分布式优化

  • 多GPU训练：使用torch.nn.DataParallel或DistributedDataParallel
  • 自适应学习率：如 AdamW（AdamW_Algorithm）
  • 混合精度训练：结合FP16与FP32（Mixed_Precision_Training）
Distributed_Training

扩展阅读

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