优化深度学习：高次指数平滑约束下的动态边界SGD改进

本文主要探讨了一种基于高次指数平滑动态边界限制的深度学习优化算法，该算法旨在解决现有优化器如Adam算法在复杂神经网络训练中的收敛问题。在深度学习中，模型优化器的选择对模型性能至关重要，尤其是在网络结构日益复杂、参数增多的情况下。传统的梯度下降法和随机梯度下降(SGD)算法虽然基础，但它们分别存在难以处理大规模数据集和步长固定的问题。 Adam算法作为一种自适应学习率优化器，结合了一阶动量和RMSProp算法，能够根据参数更新频率调整学习率，适应性较强。然而，Adam算法的二阶动量部分依赖于固定时间窗口内的梯度积累，这可能导致在训练后期，当参数更新频率变化时，二阶动量不再单调增长，进而引发学习率振荡，阻碍模型收敛。 针对这一问题，作者提出了一种创新的优化策略。通过引入三个超参数β3、β4和β5，实现高次指数平滑，这种平滑方式能够有效地约束二阶动量的变化，避免其剧烈波动。这样做的效果是使二阶动量保持单调递增趋势，同时使得学习率随着参数更新的频率自然减小，避免了不规则的大学习率，从而有效缓解了学习率的振荡现象，加快了模型的收敛速度。 此外，该优化算法不仅适用于一般的深度学习模型训练，例如在二维目标检测任务中，通过应用本文提出的算法，可以更有效地找到最佳参数组合，进一步降低损失函数，提升模型的性能。这项工作提供了一种改进的优化框架，有望在深度学习的训练过程中提高模型的稳定性和效率，从而推动深度学习技术的发展。