Ch06 神经网络基础

概念-优化器详解

一句话理解

优化器是神经网络的”导航系统”——它决定模型参数往哪个方向调、调多大步,让损失函数值越来越小。Adam 是 2026 年最常用的优化器。

常见优化器

优化器核心思路优点缺点
SGD沿梯度方向走小步简单,泛化好慢,需要调学习率
SGD+Momentum加惯性,累积历史梯度加速收敛仍需要调参
Adam自适应学习率 + 动量默认参数好用,收敛快有时泛化不如 SGD
AdamWAdam + 权重衰减修正2026 年主流几乎无

2026 年建议

  • 默认用 AdamW:对大多数任务,“开箱即用”效果最好
  • 大模型训练:通常用 AdamW,配合梯度累积和混合精度
  • 追求极致泛化:做学术研究时,有时 SGD 的最终效果更好

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关联4

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