深度学习优化算法详解 🤖

深度学习模型训练中，优化算法是决定模型性能的核心环节。以下是最常用的优化算法及其特点：

1. 随机梯度下降 (SGD) 📉

• 原理：通过计算损失函数对参数的梯度，沿负方向更新参数
• 优点：简单易实现，适合大规模数据集
• 缺点：容易陷入局部最优，学习率难以动态调整

🔗 [深入理解SGD的数学推导](/learn/deep-learning/optimization/sgd)

2. 动量优化 (Momentum) ⚡

• 改进点：引入动量项，加速收敛并抑制震荡
• 公式：$ v_t = \gamma v_{t-1} + \eta \nabla_\theta J(\theta) $
• 适用场景：非凸优化问题中表现更稳定

📘 [动量优化的实战案例](/learn/deep-learning/optimization/momentum)

3. Adam 优化器 🧠

• 特点：结合动量与RMSProp，自适应学习率调整
• 优势：内存效率高，适合处理稀疏梯度
• 扩展阅读：Adam优化器的数学原理

4. 其他算法 📚

• Nesterov Accelerated Gradient：预测性动量优化
• RMSProp：自适应矩估计，适合非稳态数据
• L-BFGS：二阶梯度方法，计算成本较高

📌 选择建议：

• 初学者推荐使用 Adam
• 需要精细调参场景可尝试 SGD + 动量
• 研究级任务可探索二阶梯度方法

如需了解不同算法的对比实验，请访问 [/learn/deep-learning/optimization/comparison]