优化器指南 📚

优化器是训练机器学习模型时用于更新参数的关键组件，不同优化器在收敛速度、稳定性等方面各有特点。以下是常见优化器的分类与说明：

常见优化器 📝

• SGD（随机梯度下降）
  基础优化器，通过计算损失函数的梯度逐步调整参数。

  ⚠️ **特点**：简单高效，但易受学习率影响，可能陷入局部最优。 [了解更多 SGD 实现细节](/docs/optimization_tips)

• Adam（自适应矩估计）
  结合了动量法和RMSProp的优点，自动调整学习率。

  ✅ **特点**：适合处理稀疏梯度，广泛应用于深度学习。 [查看 Adam 参数调优指南](/docs/optimization_tips)

• RMSProp
  通过平方梯度的移动平均来调整学习率，缓解SGD的震荡问题。

  🔍 **适用场景**：非凸优化问题，如神经网络训练。

选择优化器的建议 📈

1. 对于简单模型或小数据集，可优先尝试SGD
2. 复杂模型或大规模数据集推荐使用Adam
3. 需要精细控制学习率时可选择RMSProp
4. 始终结合实验验证优化器效果

📌 扩展阅读：点击查看优化器对比表格 了解更多性能指标分析