优化器调优教程：提升机器学习模型性能 🚀

什么是优化器调优？

优化器是训练机器学习模型时用于最小化损失函数的核心组件。调优优化器参数（如学习率、动量、权重衰减等）能显著影响模型收敛速度与最终效果。

常见优化器类型

1. 随机梯度下降（SGD）
   基础优化器，适合简单模型。

   

2. Adam 优化器
   自适应学习率方法，广泛用于深度学习。

   

3. RMSProp
   适合非凸优化问题，常用于神经网络。

   

关键调优技巧

• 学习率调整
  使用学习率调度器（如 StepLR 或 CosineAnnealing）动态控制学习率。

  

• 动量参数（momentum）
  增加快速收敛，减少震荡。

  

• 权重衰减（weight decay）
  防止过拟合，增强泛化能力。

  

实践建议

1. 从简单开始
   先使用 SGD 或 Adam，再尝试更复杂的优化器。
2. 监控训练过程
   通过损失曲线判断是否需要调整参数。
3. 结合正则化技术
   例如 L2 正则化与优化器配合使用。
4. 参考官方文档
   深度学习框架指南 提供优化器实现细节。

扩展阅读

• 机器学习模型评估
• 超参数调优入门
• PyTorch 优化器详解

📌 提示：调优需结合具体任务与数据集，建议通过实验验证效果！