【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI