在深度学习中,优化是神经网络训练过程中至关重要的一环。优化方法的选择直接影响到模型的收敛速度和性能。本教程将介绍一些常用的高级优化方法,帮助您改进神经网络的训练过程。
- 动量优化(Momentum Optimization)
动量优化方法通过引入动量的概念来加速模型的收敛过程。动量可以看作是模型在参数更新时的惯性,能够帮助跳出局部最优解。下面是一个使用动量优化的示例代码:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义神经网络模型
model = nn.Sequential(
nn
本教程聚焦深度学习优化,讲解动量优化加速收敛,避免局部最优;自适应学习率优化如Adam算法,适应不同参数更新;以及学习率衰减确保训练稳定性。这些高级技巧能提升神经网络模型的性能。
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