在训练神经网络时，优化技术直接影响模型性能与收敛速度。以下为关键方法及原理：
基础概念
优化的核心目标是通过调整参数，最小化损失函数。常用的数学工具包括：
- 梯度下降（Gradient Descent）：沿负梯度方向更新参数
- 随机梯度下降（SGD）：使用单个样本估计梯度
- 批量梯度下降（Batch GD）：使用全部训练集计算梯度
常用优化技术
| 技术 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Momentum 🚀 | 加速收敛，缓解震荡 | 需要调整动量系数 | 深层网络训练 |
| Adam 🧩 | 自适应学习率，结合Momentum | 可能过拟合 | 多任务学习 |
| Nesterov Accelerated Gradient 🔍 | 预瞄更新方向 | 计算复杂度稍高 | 高维空间优化 |
📌 了解更多优化算法对比：/nn_tutorial/optimization_techniques_comparison
进阶策略
- 学习率调度：动态调整学习率（如余弦退火）
- 正则化技术：L1/L2正则化、Dropout
- 权重初始化：Xavier初始化、He初始化
- 批量归一化（BatchNorm）：加速训练，提升稳定性
实际应用
- 图像识别：使用Adam优化器配合BatchNorm
- 自然语言处理：通过学习率衰减避免过拟合
- 强化学习：采用Momentum策略提升收敛效率