news 2026/4/16 12:27:15

1.20 深度学习优化器对比

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张小明

前端开发工程师

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1.20 深度学习优化器对比

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1 核心优化器分类与对比表

优化器核心原理学习率特性优点缺点关键参数典型学习率适用场景
SGD随机梯度下降,参数 = 参数 - lr × 梯度固定全局学习率简单、泛化性好、内存消耗低收敛慢、易震荡、对学习率极敏感lr, weight_decay1e-2数据量大、简单任务(如CNN)、追求泛化性
SGD+Momentum引入“动量”(模拟物理惯性),参数 = 参数 - (lr×梯度 + 动量×历史更新量)
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