什么是优化问题？
在深度学习中，优化是指通过调整模型参数最小化损失函数（Loss Function）或最大化目标函数的过程。
- 目标：找到使模型表现最佳的参数值
- 常见场景：训练神经网络、调整超参数
- 核心数学工具：梯度下降、凸优化理论
常见优化方法
| 方法名称 | 特点 | 公式简写 |
|---|---|---|
| 梯度下降 | 沿着损失函数梯度反方向更新参数 | $ \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t) $ |
| 随机梯度下降 | 使用单个样例近似梯度 | $ \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t; x_i, y_i) $ |
| 动态优化 | 自适应调整学习率 | Adam 算法、RMSProp 等 |
为什么需要优化？
- 提高模型泛化能力 ✅
- 避免局部最优陷阱 ⚠️
- 加速训练收敛速度 ⏱️
扩展学习
如需深入了解优化技术实现细节，可访问：
深度学习优化方法详解