神经网络中的优化算法是提高模型性能的关键。以下是一些常用的优化算法：

  • 梯度下降法：最基础的优化算法，通过迭代更新权重以最小化损失函数。
  • 动量法：在梯度下降的基础上引入动量项，有助于加速收敛。
  • Adagrad：为不同参数设置不同的学习率，适用于稀疏数据。
  • RMSprop：对Adagrad进行改进，通过考虑梯度历史来调整学习率。
  • Adam：结合了动量法和Adagrad的优点，适用于大多数情况。

优化算法流程图

更多关于优化算法的细节和深入讨论，请参考神经网络优化算法详解。