AdaBound：这个优化算法的新视角，在哪里？

以某图像分类任务为例， 在相同的超参数设置下AdaBound的模型训练时候更短暂，模型精度相对提升了近1%。AdaBound，一种基于自习惯学率方法的优化算法，它在神经网络优化时能飞迅速收敛到较优解。 AdaBound的应用广泛且效果显著。在实践操作中，挑选适合特定任务的优化算法，能显著提升模型性能和训练效率。与老一套的梯度减少算法相比，自习惯学率方法如Adam算法效果更佳

查看更多 2025-08-14