A Comparative Study on the Training Effects of Different Optimizers for Deep Learning Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The training efficiency and generalization performance of deep learning models are highly dependent on the selection of optimizers. Differences in gradient update strategies among various optimizers directly affect the model's convergence speed, final accuracy, and training stability. Taking the house price prediction task as the research carrier, this paper constructs a fully connected neural network model based on the Boston Housing Dataset to systematically compare the training effects of three classic optimizers: Stochastic Gradient Descent (SGD), Adaptive Moment Estimation (Adam), and Root Mean Square Propagation (RMSprop). By controlling irrelevant variables such as model structure, learning rate, and batch size, quantitative analysis is conducted from three core dimensions: convergence speed, final prediction accuracy, and training stability. The applicable scenarios of each optimizer are discussed in combination with experimental results. Experiments show that the Adam optimizer has the fastest convergence speed and can quickly reduce the loss value in the early stage of training; the SGD optimizer, although converging slowly, can achieve the optimal final prediction accuracy after sufficient training; the RMSprop optimizer achieves a balance between convergence speed and stability, making it suitable for scenarios with non-stationary objective functions. The research results can provide practical references for optimizer selection in deep learning regression tasks, helping to improve the efficiency and performance of model training.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle