深度学习优化算法全解

简介：
《深度学习优化算法全解》一书全面解析了深度学习中的关键优化技术，涵盖了从基础概念到高级策略的知识体系，旨在帮助读者深入理解并有效应用这些算法。 深度学习中的优化算法包括多种梯度下降方法及其衍生的优化器。常见的三种基本梯度下降方法有：批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降。除此之外，还有一些改进型的优化算法如动量法、Nesterov加速梯度法、Adagrad、Adadelta、RMSprop和Adam等。 这些算法在实践中各有优缺点，并且可以通过可视化工具来帮助理解它们的工作原理及性能表现，从而更好地选择适合特定问题需求的最佳优化器。对于经典的随机梯度下降（SGD），通过结合上述提到的改进技术可以显著提升其训练效率与模型泛化能力。