文档摘要

1.1 优化到底在解一个什么问题 本节摘要：神经网络训练是从"调参数让损失尽可能小"展开的迭代过程。本节讲清优化问题的三要素——参数、目标函数、求解策略，解释为什么深度学习必须靠迭代逼近，并动手跑一个一维示例，为后面区分激活、损失、优化器铺底。 回到那一台天平上。我们真正想做的，是去找一组能让损失最小的参数，这听起来像一句话能说完，做起却比想象麻烦得多。 会员。《1.1 优化到底在解一个什么问题》收录于灏天文库文集《神经网络优化技巧：激活函数、损失函数、优化器选择》，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/499-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%8A%80%E5%B7%A7%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%99%A8%E9%80%89%E6%8B%A9

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