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本文聚焦于深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法，旨在提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率與表現(xiàn)。我們選取了基礎(chǔ)、常用、高效且最新的優(yōu)化器進(jìn)行對比介紹。優(yōu)化器是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的核心，幫助模型更快、更優(yōu)地學(xué)習(xí)。梯度下降法通過計(jì)算函數(shù)梯度，迭代調(diào)整參數(shù)，最小化損失函數(shù)。隨機(jī)梯度下降與小批量梯度下降分···