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动量梯度下降法与常见优化算法
动量梯度下降法
动量梯度下降（SGD）是一种优化算法，基于参数梯度下降的思想。通过不断调整参数，SGD能够使损失函数最小化，从而达到模型的最优解。然而，SGD容易受到局部最优问题和参数更新速度慢等影响，因此需要结合其他优化方法来提升性能。
RMSProp（均方根传递）
RMSProp是一种有效的梯度下降优化算法，它通过计算参数的加性平方误差（εφ）来缩放梯度，防止更新速度过快或过慢。εf的值基于梯度的平方和，动态调整其大小，以平衡更新步长。
Adam优化算法（动量+rmsprop）
Adam（Adaptive Moment Estimation）结合了动量和RMSProp的优势，能够自适应地调整学习率。它通过估计动量和第二阶无噪化量，平滑处理梯度更新。这使得Adam在训练深度神经网络时更加稳健，能够快速收敛。
学习率衰减
学习率衰减迫使模型在训练过程中逐步降低学习率，主要用于加速收敛。在训练过程中，学习率通常以指数或者线性的方式衰减，这种调参策略能够平衡收敛速度和模型泛化能力。
局部最优的问题
随着模型参数增加，鞍点和多个局部最优解问题变得更加明显。优化算法需要平衡多次迭代以避免陷入局部最优。调试时应关注初始条件和学习率的设置，以确保最终找到全局最优解。
调试处理
在实际应用中，超参数的选择对模型性能至关重要。常见的平衡参数包括β1和β2，在Adam中默认为0.9和0.98。β值越接近1，优化过程越敏感。
为超参数选择合适的范围
超参数的选择需要根据任务需求进行调整。beta1和beta2通常在0.9附近，但可以通过实验找到最优设置。学习率通常从0.001到0.01范围内变化。
深度神经网络的BatchNorm
批量归一化（BatchNorm）为网络中每个通道单独归一化，能够加速训练过程并提高模型的稳定性。归一化偏置项β可从模型中学习，避免分母为0的情况。
BatchNorm 为什么奏效
BatchNorm通过消除内协变量，可以加速训练并提高模型的表达能力。这种标准化技术能够平滑梯度流动，使优化过程更加稳定。
Testing时的BatchNorm处理
在测试阶段，BatchNorm需要使用移动平均和方差估计，从模型中加载现有的指数移动平均(EMA)和方差估计值，以保持一致化的效果。
通过优化这些关键参数，可以显著提升模型的训练效果和稳定性。
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