一文彻底搞懂深度学习 - 优化器（Optimizer）

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在深度学习中，优化器（Optimizer）是一个核心概念，它负责调整 神经网络的权重和偏置 ，以便 最小化损失函数 ，从而提高模型的准确性和性能。 常见的优化器，包括梯度下降系列（ 批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD ）、 动量法、 NAG、 Adagrad、RMSprop以及Adam 等，它们的核心目标是通过调整学习率、利用梯度信息等手段，高效地最小化损失函数，从而优化和提升神经网络模型的性能。 Optimizer 一、优化器 优化器（Optimizer）是什么？ 优化器是一种特定的深度学习算法，用于在训练深度学习模型时调整权重和偏差，从而更新神经网络参数以最小化某个损失函数。 损失函数衡量了模型的预测值与真实值之间的差异，而优化器的目标是通过调整网络参数来最小化这个差异 ，从而提高模型的准确性和性能。 为什么需要优化器？ 由于 ………………………………