文档摘要

2.3 训练机制：损失函数、优化器与反向传播 本节摘要：训练一个神经网络靠三件套协同：损失函数把"好坏"变成一个可优化的数字，反向传播用链式法则高效算出每个参数的梯度，优化器决定沿梯度走多大步。本节讲清三者的机制与配合，并覆盖 Adam/AdamW、学习率调度、混合精度这些大模型训练的标准配置。读完你就拥有了解读第 5、6 章预训练与微调所需的全部训练学概念。 会员。《2.3 训练机制：损失函数、优化器与反向传播》收录于灏天文库文集《AI大模型开发与应用实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

该文档为会员专享，请先登录或注册后再查看

登录 注册

---

作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/189-ai%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E6%88%98

整理： 灏天文库整理

由灏天文库平台收录，内容或由平台用户上传，仅供学习交流