4. 优化器 (Optimizers)

文档摘要

优化器 (Optimizers) 优化器 (Optimizers) 优化器在神经网络训练中扮演着至关重要的角色。它们负责根据损失函数提供的反馈，调整模型的参数（权重和偏置），目标是找到使损失函数最小化的参数组合。选择合适的优化器并进行适当的调优，可以显著影响模型的训练速度、最终性能以及泛化能力。 4.1 作用与核心思想：调整模型参数以最小化损失函数优化器的核心作用是调整模型参数，以最小化损失函数。损失函数衡量了模型预测结果与真实值之间的差异。优化器通过迭代更新参数，逐步减小这个差异，使模型越来越接近理想状态。优化过程可以看作是一个在参数空间中寻找最低点的过程。想象一个多维的“地形图”，横轴代表模型的参数，纵轴代表损失函数的值。优化器的目标就是在这个地形图中找到最低洼的地方。 4.