欢迎来到神经网络优化的专题教程！以下内容将帮助你理解优化算法的核心原理与应用技巧。
常见优化方法速览🔍
梯度下降（Gradient Descent）
- 基本思想：沿损失函数梯度方向更新参数
- ⚠️ 注意：学习率选择对收敛速度影响显著
动量法（Momentum）
- 优势：加速收敛并抑制震荡
- 📌 公式：$ v = \beta v + (1 - \beta) \nabla J(\theta) $
Adam 优化器
- 特点：结合动量与RMSProp优点
- 🚀 适用于：非凸优化问题
实践建议💡
- 📚 建议阅读：神经网络基础教程 了解底层原理
- 📊 可通过可视化工具观察不同优化器的收敛轨迹
- 🧠 尝试在代码中调整学习率与动量参数，感受效果差异
扩展学习🔗
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