深度学习DAY3:神经网络训练常见算法概述

梯度下降法（Gradient Descent）：

这是最常见的神经网络训练方法之一。它通过计算损失函数对权重的梯度，并沿着梯度的反方向更新权重，从而逐步减小损失函数的值。梯度下降有多个变种，包括随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降。

反向传播算法（Backpropagation）：

反向传播是一种基于链式法则的方法，用于计算神经网络中每个神经元的梯度。这些梯度用于更新权重，以减小损失函数。反向传播通常与梯度下降一起使用。

动量法（Momentum）：

动量法是一种改进的梯度下降方法，它引入了动量项，有助于加速收敛并减少震荡。它通过考虑之前梯度的方向来更新权重。

自适应学习率方法：

这些方法自动调整学习率，以便在训练过程中更好地收敛。常见的自适应学习率算法包括Adagrad、RMSprop和Adam。

遗传算法（Genetic Algorithms）：

遗传算法是一种进化算法，用于优化神经网络的权重和结构。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最佳解决方案。

正则化方法：

正则化方法用于防止过拟合，包括L1正则化和L2正则化。它们在损失函数中引入额外的项，以惩罚权重的大小。

Dropout：

Dropout是一种正则化技术，随机地在训练过程中关闭一些神经元，以减少过拟合风险。

卷积神经网络特定方法：

对于卷积神经网络（CNN），还存在一些特定的训练方法，如权重共享和池化。