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优化工具的选择策略;目录;第一部分:优化工具概述;什么是优化工具?;优化工具的发展历程;优化工具的分类;优化工具的评估指标;第二部分:常见优化工具;随机梯度下降(SGD);动量法(Momentum);Nesterov加速梯度(NAG);AdaGrad;RMSprop;Adam;AdamW;LAMB;其他优化工具;第三部分:选择策略;问题特性分析;模型架构考虑;计算资源限制;优化目标;超参数敏感度;训练稳定性;迁移学习场景;多任务学习;优化器组合策略;自动化选择工具;第四部分:实际应用案例;案例1:计算机视觉;案例2:自然语言处理;案例3:推荐系统;案例4:强化学习;案例5:生成对抗网络(GAN);案例6:迁移学习;案例7:多模态学习;案例8:图神经网络;案例9:时间序列预测;案例10:医疗图像分析;第五部分:总结与展望;优化工具选择的一般原则;常见陷阱与解决方案;优化工具的未来发展趋势;新兴研究方向;产业应用前景;伦理考虑;实践建议;工具与框架;优化策略的Documentation;团队协作在优化中的作用;优化与硬件协同;大规模优化挑战;优化工具的可视化;优化失败的案例分析;优化工具的benchmark;优化与模型压缩的结合;跨平台优化考虑;优化工具的选择流程;优化策略的持续改进;结语:打造最优化策略
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