下列哪种方法常用与深度学习模型训练？

深度学习模型训练方法

• 随机梯度下降（SGD）：一种优化算法，通过梯度下降法更新模型参数，常用于深度学习模型训练。3
• 小批量梯度下降（Mini-Batch SGD）：与SGD类似，但每次更新参数时使用更小的数据批次，提高训练效率。3
• Adam：一种自适应学习率的优化算法，能够自动调整学习率，提高训练效果。3
• Early stopping：一种防止过拟合的方法，通过提前停止训练来避免模型在训练集上过度拟合。8
• 参数初始化：在训练开始前对模型参数进行初始化，影响模型的收敛速度和最终性能。4
• 超参数优化：通过调整模型的超参数（如学习率、批大小等）来提高模型性能。4