10、神经网络优化与正则化技术解析

最新推荐文章于 2025-11-24 21:26:24 发布

vim8coder

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分类专栏：深度学习与R实战解析文章标签：神经网络优化算法正则化

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神经网络优化与正则化技术解析

1. 优化算法与损失收敛

在神经网络训练中，优化算法起着关键作用。以Adam优化的小批量梯度下降为例，它在收敛速度和损失值方面表现出色。通过绘制损失与迭代次数的关系图（如图5.5），可以明显看到Adam优化的小批量梯度下降能更快地收敛到较低的损失值，优于其他方法。

以下是相关代码示例：

xs <- seq(r[1, 1], r[2, 1], length.out = 100)
ys <- seq(r[1, 2], r[2, 2], length.out = 100)
grid <- cbind(rep(xs, each = 100), rep(ys, times = 100))
colnames(grid) <- colnames(r)
grid <- as.data.frame(grid)
predicted <- predict_model(model_minibatch_adam$parameters, t(grid),
                           hidden_layer_act = "relu", output_layer_act = "sigmoid")
points(grid, col = predicted + 1, pch = ".")
z <- matrix(predicted, nrow = 100, byrow = TRUE)
z <- matrix(predicted, nrow = 100, byrow = TRUE)
contour(xs, ys, z, add = T, levels = 1:(k -