A Comparative Study on the Training Effects of Different Optimizers for Deep Learning Models
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».