5. 综合优化策略与实践

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综合优化策略与实践综合优化策略与实践在神经网络训练中，激活函数、损失函数和优化器的选择是基础，但要获得最佳性能，还需要综合运用多种优化策略。本章将深入探讨这些策略，并提供实践建议和调试技巧。 5.1 学习率调度 (Learning Rate Schedules) 学习率是深度学习模型训练中最重要的超参数之一。固定的学习率在训练初期可能进展迅速，但在接近最优解时可能导致震荡，难以收敛。学习率调度旨在根据训练的进展动态调整学习率，以加速收敛并提高模型性能。 5.1.1 常见学习率调度策略 Step Decay (阶梯衰减)：在预定义的epoch或step处，将学习率按比例缩小。例如，每10个epoch将学习率减半。 Exponential Decay (指数衰减)：学习率随时间呈指数衰减。