梯度下降法（Gradient Descent）：
這是最常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法之一。它通過(guò)計(jì)算損失函數(shù)對(duì)權(quán)重的梯度，并沿著梯度的反方向更新權(quán)重，從而逐步減小損失函數(shù)的值。梯度下降有多個(gè)變種，包括隨機(jī)梯度下降（SGD）和小批量梯度下降。
反向傳播算法（Backpropagation）：
反向傳播是一種基于鏈?zhǔn)椒▌t的方法，用于計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)神經(jīng)元的梯度。這些梯度用于更新權(quán)重，以減小損失函數(shù)。反向傳播通常與梯度下降一起使用。
動(dòng)量法（Momentum）：
動(dòng)量法是一種改進(jìn)的梯度下降方法，它引入了動(dòng)量項(xiàng)，有助于加速收斂并減少震蕩。它通過(guò)考慮之前梯度的方向來(lái)更新權(quán)重。
自適應(yīng)學(xué)習(xí)率方法：
這些方法自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，以便在訓(xùn)練過(guò)程中更好地收斂。常見(jiàn)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法包括Adagrad、RMSprop和Adam。
遺傳算法（Genetic Algorithms）：
遺傳算法是一種進(jìn)化算法，用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和結(jié)構(gòu)。它通過(guò)模擬自然選擇和遺傳機(jī)制來(lái)搜索最佳解決方案。
正則化方法：
正則化方法用于防止過(guò)擬合，包括L1正則化和L2正則化。它們?cè)趽p失函數(shù)中引入額外的項(xiàng)，以懲罰權(quán)重的大小。
Dropout：
Dropout是一種正則化技術(shù)，隨機(jī)地在訓(xùn)練過(guò)程中關(guān)閉一些神經(jīng)元，以減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-727231.html
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特定方法：
對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），還存在一些特定的訓(xùn)練方法，如權(quán)重共享和池化。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-727231.html
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