120 | 基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

深度学习模型的优化是成功利用深度学习模型的关键步骤。在优化深度学习模型之前，需要了解一般机器学习模型的优化过程。模型、目标函数和优化过程是三个相互关联的概念，清晰理解它们之间的关系非常重要。一般机器学习模型的优化过程包括选择目标函数和尝试根据目标函数寻找参数的最优解，通常使用最小二乘法或对数几率损失来构造目标函数，并通过梯度下降等方法进行数值优化。 深度学习模型也需要一个目标函数来对参数进行有效学习，通常使用回归或分类来建模。然而，由于深度模型的复杂性和高度的非凸性，无法得到解析解或全局最优解，因此需要使用梯度下降等方法进行近似求解。在过去的研究中发现，良好的初始值和一些优化方法能够让优化过程变得更加容易，而一些小技巧如Dropout和批量归一化已经成为深度模型优化的标准流程之一。 深度模型优化的困难主要由深度模型的复杂性、高度的非凸性以及梯度计算的复杂性等因素造成。因此，深度学习研究领域一直致力于寻找更有效的优化方法和技巧。深度学习模型的优化是一个复杂而关键的过程，对于初学者来说，理解模型、目标函数和优化过程的关系以及深度模型优化的困难因素是非常重要的。