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c6307085
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10月 04, 2018
作者:
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Aston Zhang
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# 优化算法
如果你一直按照本书的顺序读到这里,
很可能已经使用了优化算法来训练深度学习模型。具体来说,在训练模型时,我们会使用优化算法不断迭代模型参数以最小化模型的损失函数
。当迭代终止时,模型的训练随之终止。此时的模型参数就是模型通过训练所学习到的参数。
如果你一直按照本书的顺序读到这里,
那么你已经使用了优化算法来训练深度学习模型。具体来说,在训练模型时,我们会使用优化算法不断迭代模型参数以降低模型损失函数的值
。当迭代终止时,模型的训练随之终止。此时的模型参数就是模型通过训练所学习到的参数。
优化算法对于深度学习十分重要。一方面,训练一个复杂的深度学习模型可能需要数小时、数日、甚至数周时间。而优化算法的表现直接影响模型
训练效率。另一方面,理解各种优化算法的原理以及其中各
参数的意义将有助于我们更有针对性地调参,从而使深度学习模型表现更好。
优化算法对于深度学习十分重要。一方面,训练一个复杂的深度学习模型可能需要数小时、数日、甚至数周时间。而优化算法的表现直接影响模型
的训练效率。另一方面,理解各种优化算法的原理以及其中超
参数的意义将有助于我们更有针对性地调参,从而使深度学习模型表现更好。
本章将详细介绍深度学习中的常用优化算法。
```
eval_rst
.. toctree::
...
...
chapter_optimization/optimization-intro.md
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