神经网络模型优化方法

1.梯度下降法。

在神经网络模型中，有多种优化算法，优化算法的作用就是优化和更新参数。时间复杂度：使用二阶方法通常需要直接计算或者近似估计Hessian矩阵，这部分时间损失弥补了相对于一阶方法的收敛速度的优势；2．使用二阶方法很难（或不可能）优化网络层：如果这是真的，那么梯度下降方法是实现“学习过程"的最常见方法之一，特别是在深度学习模型（神经网络）中。

例如，使用全局或局部剪枝来减少模型的参数和计算量，从而提高推理速度。

对于训练有素的神经网络，增加训练数据是一种稳定有效的方式，因为更少的数据意味着我们的网络受到更少的信息变化。

优化器是一种优化方法，在训练过程中执行梯度下降来寻找最优解神经网络。