深度学习中的优化方法指南 📚

深度学习模型训练的核心在于优化算法的选择与调优。以下为常见优化方法及实践建议：

常用优化器对比 🔁

• SGD（随机梯度下降）

  基础算法，适用于简单模型，可通过学习率调整控制收敛速度。

• Adam

  自适应学习率方法，结合动量与RMSprop，是默认首选优化器。

• RMSprop

  适合非平稳目标，通过平方梯度衰减调整学习率。

优化技巧 🛠

1. 学习率调度
   使用余弦退火或分段常数策略，避免陷入局部最优。
2. 正则化技术
   添加L2正则项（）防止过拟合。
3. 批量归一化
   在训练中加入BN层（）加速收敛。

进阶学习 🚀

如需深入理解优化器原理，可阅读深度学习优化进阶教程。