Adam

深度学习优化算法是训练神经网络的核心组件，它们通过调整模型参数来最小化损失函数。优化算法的选择直接影响模型的收敛速度、训练稳定性和最终性能。一个高效的优化器能够帮助模型在复杂的高维参数空间中快速找到最优解或满意的局部最优解。 在深度学习的早期，随机梯度下降（SGD）是主流选择。但随着模型和数据集规模的不断扩大，研究者们开发了众多自适应优化算法，如Moment…

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…