深度学习模型的性能往往依赖于优化技巧，以下是关键知识点与实践建议：
1. 优化技巧概述
- 学习率调整：使用余弦退火或循环学习率（Cosine Annealing）避免收敛过慢
- 正则化方法：L2正则化（L2_正则化）与Dropout（Dropout_技术）防过拟合
- 批量归一化：BN（BN_归一化）加速训练并提升稳定性
2. 常用优化方法
| 方法 | 适用场景 | 示例 |
|---|---|---|
| 随机梯度下降 (SGD) | 基础模型训练 | SGD_示意图 |
| 动量优化 (Momentum) | 高波动损失函数 | 动量_原理 |
| Adam 优化器 | 多任务学习 | Adam_对比 |