自适应学习率算法：智能调整学习步伐

1. 背景介绍

深度学习的浪潮席卷了人工智能领域，而优化算法则是这股浪潮中的核心驱动力之一。在众多优化算法中，梯度下降法及其变种占据着主导地位。梯度下降法通过不断调整模型参数，使得模型朝着损失函数最小化的方向前进。而学习率作为梯度下降法中的关键超参数，直接影响着模型的收敛速度和最终性能。

传统的梯度下降法通常采用固定的学习率，但这在实际应用中往往会遇到一些问题。例如，学习率过大可能导致模型震荡，无法收敛到最优解；而学习率过小则会导致收敛速度过慢，训练时间过长。为了解决这些问题，研究人员提出了自适应学习率算法，它能够根据训练过程中的信息动态调整学习率，从而提高模型的训练效率和性能。

1.1. 梯度下降法的局限性

• 固定学习率的困境：固定的学习率无法适应不同阶段的训练需求。在训练初期，模型参数距离最优解较远，需要较大的学习率来快速逼近；而随着训练的进行，模型参数逐渐接近最优解，此时需要较小的学习率来进行精细调整，避免错过最优解。
• 对参数空间的敏感性：不同的参数往往具有不同的学习速率需求。例如，对于稀疏特征，可能需要较大的学习率；而对于稠密特征，则需要较小的学习率。