深度学习中的优化是提高模型性能的关键步骤。以下是关于深度学习优化的一些基础教程。

优化算法

在深度学习中，常用的优化算法包括：

  • 随机梯度下降（SGD）：是最基本的优化算法，通过计算损失函数的梯度来更新参数。
  • Adam：结合了动量（Momentum）和自适应学习率（Adagrad）的优点，适用于大多数问题。
  • RMSprop：类似于Adagrad，但通过使用滑动平均来减少累积的梯度。

超参数调整

优化算法的性能很大程度上取决于超参数的选择。以下是一些常用的超参数：

  • 学习率：控制参数更新的步长。
  • 批大小：每次更新的样本数量。
  • 迭代次数：训练的轮数。

图片示例

Adam优化算法

扩展阅读

如果您想了解更多关于深度学习优化的内容，可以阅读以下教程：