深度学习中的优化算法：从梯度下降到Adam
在深度学习的众多技术组件中，优化算法无疑是最为关键的部分之一。优化算法负责更新模型的权重，以最小化损失函数。这个过程中，梯度下降是最为基础且广泛应用的算法，但为了解决梯度消失、学习率选择等问题，研究者们提出了多种改进版本。本文将详细阐述几种主要的优化算法，并探讨它们的应用场景及优缺点。一、梯度下降梯度下降是最基本...
【深度学习】优化算法：从梯度下降到Adam
在深度学习的浪潮中，优化算法扮演着至关重要的角色。这些算法不仅决定了神经网络训练的速度，还直接影响了模型的最终性能。本文将带您领略优化算法的魅力，从基本的梯度下降法到高效的Adam算法，一探究竟。 一、优化算法概述 在深度学习中，优化算法的目标是最小化（或最大化）一个损失函数，该函数通常用于衡量模型预测与实际数据之间的差异。为了实现这一目标，我们需要调整神经网...
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