优化器（Optimizer）

优化器（Optimizer）是机器学习和深度学习中用于优化模型参数（权重与偏置）的算法或方法。 在模型训练过程中，优化器通过调整参数来最小化损失函数（Loss Function），从而提升预测精度。 常见的优化器包括： • 随机梯度下降法（SGD：Stochastic Gradient Descent） 最基础的梯度下降方法，简单且高效 • Momentum 引入历史梯度的影响，加速学习并提高稳定性 • AdaGrad 自动调整更新频繁参数的学习率 • RMSprop AdaGrad的改进版，动态调整学习率，促进稳定收敛 • Adam（Adaptive Moment Estimation） 结合Momentum与RMSprop优势的最常用方法，在众多任务中表现优异 优化器对学习速度、收敛稳定性以及最终模型性能有着重大影响，是重要的超参数之一。 选择合适的优化器并进行调优，是高效模型训练的关键。 此外，优化器不仅应用于神经网络，也广泛用于一般机器学习模型的训练。