文档摘要

2.7 优化器（Optimizer） 2.7 优化器（Optimizer） 在构建和训练卷积神经网络（CNN）进行图像识别时，一个至关重要的步骤是调整模型的参数（权重和偏置），使其能够准确地识别图像特征并输出正确的分类结果。这个调整参数以最小化模型预测误差（即损失函数）的过程，就是优化。而负责执行这一优化任务的算法或方法，被称为优化器（Optimizer）。 2.7. 会员。《2.7 优化器（Optimizer）》收录于灏天文库文集《CNN 深度解析：图像识别的基石》，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/449-cnn-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%9F%B3

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