深度学习优化算法（二）—— SGD + Momentum + Nesterov(三十四)
news2026/5/14 22:04:58
1. 定位导航第 33 篇讲了为什么训练困难（病态、鞍点、梯度爆炸）。本篇正式介绍解决方案的第一波——三个经典优化算法：算法关键思想年代SGD随机梯度估计 + 学习率衰减1951（Robbins-Monro）Momentum累积梯度方向加速1964（Polyak）Nesterov先"前瞻"再算梯度1983（Nesterov）这三个算法是 Adam/RMSProp 等现代优化器的基础——理解它们才能理解后面的进化。2. SGD：标准随机梯度下降2.1 算法输入：学习率 ε_k, 初始参数 θ
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