深度学习中的优化算法是提高模型性能的关键因素之一。以下是一些常见的优化算法：

  • 随机梯度下降（SGD）：最基础的优化算法，通过随机选择样本进行梯度下降。
  • Adam：自适应矩估计：结合了SGD和Momentum的优点，自适应调整学习率。
  • RMSprop：均方误差的优化：通过考虑梯度平方的累积，对学习率进行自适应调整。
  • AdaDelta：自适应学习率：通过累积梯度平方和梯度的指数衰减来调整学习率。

深度学习优化算法

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