🧠 优化基础概念
在自然语言处理（NLP）模型训练中，优化是通过调整参数使模型损失函数最小化的过程。核心目标包括：
- 提高模型收敛速度
- 避免局部最优解
- 降低过拟合风险
📊 常用优化算法对比
| 算法 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 梯度下降 | 随机梯度/批量梯度 | 小规模数据集 |
| Adam | 自适应学习率 + 动量 | 深层神经网络 |
| LAMB | 支持混合精度训练 | 大型模型参数更新 |
✅ 实践建议
- 学习率调整：使用余弦退火或分段常数策略
- 正则化技术：结合L2正则化与早停法
- 分布式优化：尝试使用Horovod框架
📚 扩展阅读
想深入了解优化技术在NLP中的应用？可参考：
- /resources/nlp-tutorials/optimization_practice（优化实战案例）
- /resources/nlp-tutorials/loss_functions（损失函数设计指南）