机器学习优化算法：从梯度下降到Adam及其实验改进
机器学习优化算法：从梯度下降到Adam及其实验改进
在机器学习和深度学习领域，模型的训练过程本质上是一个优化问题。优化算法的作用是通过调整模型参数，使得模型在给定的数据
集上实现最优性能。而优化算法的效率和效果直接决定了模型的收敛速度和最终表现。
一、优化算法的基本概念
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目标函数与损失函数
在机器学习中，我们通常定义一个目标函数（Objective Function），它衡量了模型预测值与真实值之间的差异。这个差异通常
被称为损失（Loss）。我们的目标是通过调整模型参数，使得这个损失最小化。 -
优化器的作用
优化算法负责根据当前的损失计算梯度，并更新模型参数以减小损失。常见的优化算法包括梯度下降（Gradient Descent）、随
机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam（Adaptive Moment Estimation）等。 -
参数更新规则
参数更新是优化器的核心步骤。基本的更新公式可以表示为：