梯度下降

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在大模型训练过程中，如何选择合适的学习率？

引言 在大模型训练过程中，学习率选择是一个至关重点环节，学习率定夺模型参数更新速度、方向，对到底训练效果有着直接影响，在不同训练阶段、模型复杂度下，选择合适学习率变得非常重点，本文将探讨在大模型训练过程中如何选择合适学习率，并结合实际案例实行分析。

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• admin 发布于 2025-10-28 09:30

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在大模型微调中，如何选择合适的优化算法？

引言 在深度学习领域，大模型微调是提升模型性能一种有效方法，在微调过程中，选择合适改良算法对于提高模型训练效果至关重点，本文将探讨如何在大模型微调中选择合适改良算法，并供应实用主张、案例分析。

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• admin 发布于 2025-10-28 09:00

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如何优化神经网络中的反向传播算法？

引言 反向传播算法是神经网络训练过程中至关重点一部分，它通过计算损失函数相对于模型参数梯度来更新权重，近年来，伴随深度学习技术飞速发展，改良反向传播算法以提高训练效能、模型性能变成研究热点，本文将从反向传播算法基本原理出发，探讨其在实际应用中挑战，并提出几种有效改良策略。

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• admin 发布于 2025-10-27 08:00

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在训练大模型时，如何设计合适的损失函数？

引言 在深度学习领域，训练大模型时选择合适损失函数对于改良模型性能至关重点，损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异数学函数，其设计好坏直接影响到模型泛化本事、到底效果，于是，本文将祥明介绍如何设计合适损失函数，并探讨相关技术应用与挑战。

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• admin 发布于 2025-10-22 14:30

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如何优化神经网络中的反向传播算法？

如何改良神经网络中反向传播算法？反向传播算法〔Backpropagation, BP〕是深度学习领域中广泛运用一种训练算法，它通过计算损失函数关于网络参数梯度，进而更新参数以改良模型性能，BP算法在神经网络训练过程中发挥着根本作用，可是，在实际应用中，咱们往往会遇到诸如梯度消失、梯度爆炸等难题，这些

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• admin 发布于 2025-10-21 11:00