深度学习的优化算法是什么？

Question

介绍深度学习中常见的优化算法。在深度学习中，优化算法用于调整模型的参数（如权重和偏置）以最小化损失函数。

Answer 1

优化算法
方法
梯度下降 (Gradient Descent, GD)
动量法 (Momentum)
AdaGrad (Adaptive Gradient Algorithm)
RMSProp (Root Mean Square Propagation)
Adam (Adaptive Moment Estimation)
AdamW 优化算法
总结
经验和实践建议
使用 Adam 进行初始训练，之后用 SGD 进行微调
冷启动策略（Cold Start Strategy）
大批量与小批量交替训练
学习率逐步衰减（Learning Rate Decay）
总结
主要考虑的参数
学习率（Learning Rate, η \eta η）
动量（Momentum, β \beta β）
自适应学习率参数（如 Adam 的 β 1 \beta_1 β
1
​
, β 2 \beta_2 β
2
​
）
批量大小（Batch Size）
梯度裁剪（Gradient Clipping）
权重衰减（Weight Decay, λ \lambda λ）
初始化参数（Weight Initialization）
总结

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