文章编号：40310 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-14 04:08:40 / 浏览：次

绪论

优化是机器学习中的重要概念，它旨在找到模型参数的最佳设置，使模型能够对给定的数据集进行最Article/141019.html" target="_blank">准确的预测。对于初学者来说，理解优化背后的基本原理和实践方法至关重要。

基本概念

损失函数

损失函数衡量预测值和真实值之间的差异。常见的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵损失。

优化算法

优化算法迭代地调整模型的参数，以最小化损失函数。常用的优化算法包括梯度下降和随机梯度下降。

学习率

学习率控制优化算法在每次迭代中更新参数的幅度。选择合适的学习率对于优化的稳定性和收敛性至关重要。

正则化

正则化技术有助于防止模型过拟合，即它在训练数据上表现良好但在新数据上表现不佳。常用的正则化技术包括 L1 正则化和 L2 正则化。

实践方法

选择优化算法

根据数据集和模型的复杂性选择合适的优化算法。梯度下降适用于小数据集，而随机梯度下降适用于大数据集。

设置学习率

通常，较小的学习率会导致更稳定更可靠的收敛，但会减慢训练速度。较大的学习率可以加速训练，但可能会导致振荡或发散。

使用正则化

添加正则化项有助于防止过拟合，但可能会降低模型的灵活性。选择合适的正则化参数对于在泛化性能和拟合训练数据之间取得平衡至关重要。

监控训练过程

绘制损失函数随训练迭代次数的变化曲线，以监控优化过程。如果损失函数停滞不前或振荡，则可能需要调整学习率或正则化参数。

故障排除

如果优化过程遇到问题，则可以尝试以下故障排除技巧：

• 检查数据集是否有噪声或异常值。
• 实验不同的优化算法或学习率设置。
• 尝试不同的正则化技术或参数。
• 增加训练数据的样本数量。

结论

机器学习优化是提高模型性能和泛化能力的关键方面。通过理解基本概念和实践方法，初学者可以优化他们的模型并从数据中获得有价值的见解。持续的实验和故障排除对于在优化过程中取得成功至关重要。

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AI书单|2024年的五本人工智能新书

今天为大家推荐五本2024年最新出版的人工智能书籍，让你轻松掌握智慧科技的魅力！1、生成式AI入门与AWS实战作者： ［美］克里斯·弗雷格利（Chris Fregly） ,［德］ 安特耶·巴特（Antje Barth） ,［美］ 舍尔比·艾根布罗德（Shelbee Eigenbrode）本书从基础概念入手，逐步深入技术原理和应用，以启发式教学帮助读者逐步深入了解生成式AI的方方面面。 理论与实践相结合，既有理论详解，又有开发实例，助力读者全面掌握生成式AI应用程序开发。 本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上开发AI应用程序的软件开发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。 2、人工智能和深度学习导论作者： ［美］奥斯瓦尔德·坎佩萨托（Oswald Campesato ）本书首先介绍了人工智能的基础知识，然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程。 本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程，也适合想要对人工智能、机器学习和深度学习快速了解和掌握的专业人士阅读参考。 3、大模型应用开发 动手做AI Agent作者： 黄佳本书以图解的方式从基础概念入手，逐步深入技术原理和应用，以启发式教学帮助读者逐步深入了解Agent的各个方面。 本书适合对Agent技术感兴趣或致力于该领域的研究人员、开发人员、产品经理、企业负责人，以及高等院校相关专业师生等阅读。 4、大语言模型：基础与前沿作者： 熊涛本书全面且深入介绍了大语言模型及其前沿进展，适合所有需要了解这个领域或掌握这种方法与工具的科学家、工程师和学生参考。 本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。 5、动手学自然语言处理作者： 屠可伟 ,王新宇 ,曲彦儒 ,俞勇本书将自然语言处理的理论与实践相结合，提供所介绍方法的代码示例，能够帮助读者掌握理论知识并进行动手实践。 本书适合作为高校自然语言处理课程的教材，也可作为相关行业的研究人员和开发人员的参考资料。

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