你的神经网络的最佳优化算法

优化你的神经网络算法，提升最佳表现

如何选择并最小化神经网络训练时间。

开发任何机器学习模型都涉及一个严谨的实验过程，遵循思路-实验-评估循环。

上述循环将重复多次，直到达到令人满意的性能水平。”实验”阶段涉及机器学习模型的编码和训练步骤。随着模型变得更加复杂且在更大的数据集上进行训练，训练时间不可避免地扩大。因此，训练一个大型深度神经网络可能会非常缓慢。

对于数据科学从业者来说，幸运的是有一些技术可以加速训练过程，包括：

• 迁移学习。
• 权重初始化，如Glorot或He初始化。
• 批量归一化用于训练数据。
• 选择一个可靠的激活函数。
• 使用一个更快的优化器。

尽管我提到的所有技术都很重要，但在本文中，我将重点探讨最后一点。我将描述多种神经网络参数优化算法，重点介绍它们的优点和局限性。

• 深入了解LSTM-CRF模型
• “ 描述性问题的战略数据分析”
• 我们如何有效地压缩具有一位权重的大型语言模型？这项人工智能研究提出了PB-LLM：探索部分二进制化LLM的潜力

在本文的最后一部分，我将呈现一个可视化显示所讨论的优化算法之间的比较。

对于实际实现，本文中使用的所有代码可以在这个GitHub存储库中获取：

articles/NN-optimizer at main · andreoniriccardo/articles

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github.com

批量梯度下降

传统上，批量梯度下降被认为是神经网络中的默认选择优化器方法。