这一详细的探索涉及训练这些高级模型的不同方法。 A. 优化算法 . 梯度下降 训练基础：构成大多数神经网络训练的基础，通过在与梯度相反的方向调整权重来有效地最小化损失 流程细节：根据损失函数的梯度实现权重调整，计算为损失相对于权重的导数 .随机梯度下降SGD 更新机制：更频繁地修改参数，
在每个训练示例后调整权重，以潜在地加速学习过程 行为特征：参数更新表现出很大的差异，这可能导致发现新的最小值或超过现有的最小值 .小批量 博茨瓦纳电子邮件列表 梯度下降 最佳批处理：通过在处理每个小批量后更新参数，平衡速度与计算负载，结合了批处理和随机方法的优点 内存使用：该方法适度的内存需求使其能够有效地处理更大的数据集 B. 高级梯度技术 . 势头 更新细化：整合之前的部分更新步骤，
以平滑收敛过程，从而有助于稳定训练 关键参数：涉及动量系数，微调时可提高收敛速度 . Nesterov加速梯度NAG 预测调整：通过在更新路径中合并前瞻来增强基本动量方法，从而改进对梯度突然变化的调整 超调最小化：降低超过最小值的风险，这对于保持朝着最佳损失稳步前进至关重要 .自适应学习率方法 Adagrad ：