神经网络优化算法
**神经网络优化算法**
神经网络优化算法是用于调整神经网络中可学习参数（如权重和偏置）的数学方法，其目标是最小化损失函数，从而提高模型的预测准确性。优化算法通过迭代更新参数，使损失函数值逐渐降低，最终找到使模型性能最优的参数配置。
1. **损失函数与优化目标**
损失函数衡量模型预测值与真实值之间的差异，例如均方误差（用于回归任务）或交叉熵损失（用于分类任务）。优化算法的核心目标是通过调整参数最小化损失函数值。在神经网络中，参数数量可能达到数百万，因此需要高效的算法来在复杂的高
2025-11-15 16:57:36
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