深度学习中的“优化算法”

AI大模型学习

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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