文档摘要

4.3 优化器：调整参数的节奏与步幅 本节摘要：优化器拿到梯度后决定"往哪走、走多快"。基础款 SGD 沿负梯度走固定步长；动量把近期梯度滑动平均，冲过小坑洼；Adam 再给每个参数配自适应步长，成为多数任务的默认起点。本节在一维抛物线上把三款的手感跑出来，并给出学习率的选择经验与排查套路。 三个步子的进化 参数更新的原始式只有一行：参数 = 参数 − 学习率 × 梯度。学习率是唯一的旋钮，太大一步迈过谷底来回震荡，太小半天挪不动。 会员。《4.3 优化器：调整参数的节奏与步幅》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。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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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

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