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1.5 优化算法：梯度下降及其变体 (SGD, Adam, RMSprop) 1.5 优化算法：梯度下降及其变体 (SGD, Adam, RMSprop) 深度学习模型的训练本质上是一个优化过程，目标是找到使损失函数最小化的模型参数。 优化算法在这一过程中扮演着至关重要的角色，它们引导模型参数向损失函数的最小值移动。 本节将深入探讨梯度下降及其几种重要的变体，包括随机梯度下降（SGD）、Adam 和 RMSprop。 1.5. 会员。《1.5 优化算法：梯度下降及其变体 (SGD， Adam， RMSprop)》收录于灏天文库文集《深度学习核心算法精讲：从原理到实践》，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。

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原作者： 灏天文库

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