2.4 优化器与学习率策略

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2.4 优化器与学习率策略 2.4 优化器与学习率策略在深度学习，尤其是目标检测等复杂任务中，模型的训练过程可以被视为一个优化问题：如何调整模型的参数（权重和偏置），使得模型在训练数据上的损失函数值最小化，并最终在未知数据上获得良好的泛化能力。这个过程的核心就是优化器和学习率策略。 2.4.1 优化器的作用与分类优化器是深度学习训练过程中用于更新模型参数的算法。它根据损失函数相对于模型参数的梯度信息，决定参数更新的方向和步长，从而引导模型参数向损失函数最小化的方向移动。 2.4.1.1 优化器的工作原理优化器的工作原理可以概括为以下步骤：计算梯度：在每次迭代（或一个批次数据）中，模型首先进行前向传播，计算出预测结果，然后与真实标签进行比较，得到损失值。