1.1 优化目标与挑战

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1.1 优化目标与挑战 1.1 优化目标与挑战在神经网络训练中，优化是核心环节，其目标是找到一组模型参数，使得模型在特定任务上表现最佳。然而，神经网络的优化并非易事，充满了各种挑战。本节将深入探讨神经网络的优化目标，以及优化过程中面临的主要挑战。 1.1.1 优化目标神经网络的优化目标是最小化损失函数（Loss Function）。损失函数衡量了模型预测结果与真实值之间的差异。更具体地说，优化目标可以表述为：找到一组模型参数 θ，使得损失函数 L(θ) 最小化。上图展示了神经网络优化的基本流程。模型参数θ通过神经网络模型生成预测结果，预测结果与真实值共同计算损失函数L，优化器根据损失函数L调整模型参数θ，循环往复，直至损失函数L达到最小值。