神经网络优化器的核心作用 优化器是神经网络训练过程中的关键组件，负责调整模型参数以最小化损失函数。其核心作用在于通过高效的参数更新策略，加速模型收敛并提升泛化能力。优化器的选择直接影响训练速度、资源消耗和最终模型性能。 优化器的数学原理 神经网络优化问题可形式化为寻找参数θ使损失函数L(θ)最小化。优化器通过迭代更新规则调整参数： θ_{t+1} = θ_t - η·g_t 其中η为学习率，g_t为第t步的梯度估计。不同优化器通过改进梯度计算(g_t)或调整学习率(η)来提升性能。 主流优化器类型及特点 随机梯度下降(SGD) 最基础的优化器，直接使用当前batch的梯度： g_t = ?L(...