优化器

在深度学习模型训练中，优化器扮演着至关重要的角色。它通过调整神经网络的权重参数，以最小化损失函数，从而让模型能够从数据中学习到有效的特征表示。优化算法的选择直接影响模型的收敛速度、训练稳定性以及最终性能。理解优化器的工作原理和特性，对于构建高效的深度学习应用至关重要。 优化器的基本原理与核心概念 优化器的核心任务是解决一个数学优化问题：找到一组模型参数θ，使…

在深度学习中，损失函数（Loss Function）是模型性能的“指南针”，它量化了模型预测值与真实值之间的差异。选择合适的损失函数，就如同为模型设定了明确的优化目标，直接决定了模型的学习方向和最终性能。一个不匹配的损失函数可能导致模型收敛缓慢、性能不佳，甚至完全无法学习到数据中的有效模式。 损失函数是连接模型输出与真实世界的桥梁，其选择应被视为模型设计的首…