深度学习中的优化技术是提高模型性能的关键。以下是一些常用的优化技术：

1. 梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法是最基本的优化算法，通过不断调整参数来最小化损失函数。

  • 动量（Momentum）: 在梯度下降的基础上，引入一个动量项，加速收敛速度。
  • 自适应学习率（Adaptive Learning Rate）: 使用如Adam、RMSprop等算法自动调整学习率。

2. 梯度下降的变种

  • 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）: 使用单个样本的梯度来更新参数。
  • 批量梯度下降（Batch Gradient Descent）: 使用整个数据集的梯度来更新参数。

3. 非梯度优化算法

  • 遗传算法（Genetic Algorithm）: 通过模拟自然选择和遗传机制来优化参数。
  • 模拟退火（Simulated Annealing）: 通过模拟物理退火过程来避免局部最优。

4. 损失函数

  • 均方误差（Mean Squared Error, MSE）: 常用于回归问题。
  • 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）: 常用于分类问题。

5. 正则化

  • L1正则化（Lasso）: 引入L1惩罚项，可以减少模型复杂度。
  • L2正则化（Ridge）: 引入L2惩罚项，可以防止过拟合。

6. 超参数调整

超参数是模型参数的一部分，通常需要通过实验来调整。常见的超参数包括学习率、批次大小、迭代次数等。

优化算法对比图

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