深度学习中的“优化算法”

作者：繁依Fanyi0 | 2024-03-31 08:07:00

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深度学习中的“优化算法”

方向一：AI大模型学习的理论基础

在深度学习中，优化算法的主要任务是调整模型的参数（例如神经网络中的权重），以最小化或最大化一个损失函数（目标函数）。这个过程是通过不断迭代来逼近最优解。优化算法对于模型的训练速度和最终性能至关重要。以下是一些深度学习中常见的优化算法及其特点：

梯度下降（Gradient Descent）

梯度下降是最基本的优化算法，它通过计算损失函数相对于模型参数的梯度来更新参数。参数更新的基本公式是：

$\theta =\theta-\eta \cdot \bigtriangledown _{\theta }J\left ( \theta \right )$

其中， $\theta$ 代表模型参数， $\eta$ 是学习率（步长），

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