神经网络最好的优化器

神经网络最好的优化器并没有一个固定的答案，选择最适合的优化器取决于许多因素，例如网络的结构，数据集的大小，训练目标等等。然而，有几种常见的优化器被广泛用于神经网络训练中。

一种常见的优化器是梯度下降算法（Gradient Descent，GD）。它是通过计算网络参数的梯度来更新参数，使得损失函数逐渐减小。梯度下降算法有多种变体，包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD），随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）和动量梯度下降（Momentum Gradient Descent）等。BGD使用全部样本进行参数更新，SGD每次只使用一个样本，而Momentum Gradient Descent则结合了之前梯度的信息，以加速训练过程。

另一种常见的优化器是自适应优化器，如AdaGrad、RMSProp、Adam等。这些优化器可以根据参数的历史梯度信息来调整学习率，并且对于不同的参数可以使用不同的学习率。AdaGrad根据参数的梯度大小来自适应地调整学习率，RMSProp则结合了梯度的平方和动量信息，Adam则同时结合了动量和梯度的一阶矩和二阶矩估计。

选择最适合的优化器需要综合考虑训练速度和结果质量。在实际应用中，可以尝试不同的优化器并通过验证集来评估它们的性能，选择最佳的优化器。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [神经网络中的优化器](https://blog.csdn.net/weixin_62848630/article/details/128823949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [深度学习之神经网络的优化器篇](https://blog.csdn.net/To_be_little/article/details/129267632)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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