欢迎来到深度学习优化进阶课程！本课程将带你深入理解复杂模型训练中的优化技巧与高级算法。
📌 课程亮点：
- 掌握自适应学习率方法（如Adam、RMSProp）
- 学习分布式训练与混合精度优化
- 案例解析：解决梯度消失/爆炸问题
- 探讨最新研究进展（如Lookahead优化器）
📚 课程目录
- 优化算法演进史
- 梯度下降的变体（SGD, Momentum）
- 自适应优化器原理与对比
- 稀疏性与正则化技术
- 实战技巧
- 学习率调度策略（余弦退火、Warmup）
- 批量大小对收敛速度的影响
- 模型并行与数据并行实践
- 进阶挑战
- 非凸优化与局部极值规避
- 多任务学习中的参数共享优化
- 超大规模模型的分布式优化框架
📌 扩展学习推荐
若对基础概念需巩固，可前往：
/zh/course/dl_optimization_base