作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着深度学习领域的火热，越来越多的研究人员和工程师将目光投向了如何有效地训练神经网络。尽管深度学习模型在很多任务上已经取得了令人惊艳的成果，但训练好的模型往往需要不少参数量和计算量，这就决定了它们的推广应用范围受到很大的限制。本文将通过“参数量”和“超参数”两个主要的训练模型性能指标，深入探讨训练过程中的参数优化方法。并试图找到合适的参数数量和超参数设置，最大程度地提升训练模型的性能。
1.1 参数量和超参数
首先我们定义参数量（Parameters）和超参数（Hyperparameters）。
- Parameters: 模型中能够被优化的参数，一般包括权重和偏置。一个典型的深度学习模型可能有几十亿甚至百亿个参数。参数量的大小直接影响模型的拟合能力、泛化能力和收敛速度等性能指标。
- Hyperparameters: 是指对模型进行训练过程中不参与模型训练的参数，比如学习率、正则项系数、批量大小、迭代次数、激活函数等等。超参数的选择与数据集、模型结构、硬件设备及其他环境因素密切相关，不同的数据集和模型结构会带来不同的超参数设置。
1.2 梯度下降算法的缺陷
传统的梯度下降算法有几个显著缺点：
- 存在局部最小值或鞍点问题：由于存在局部最小值或者鞍点，导致优化过程容易陷入无效循环，从而导致性能不佳。
- 难以处理非凸目标函数：传统的梯度下降算法只适用于凸函数的优化，对于非凸函数，其梯度下降的步长无法保证收敛。
- 没有全局最优解：虽然有一些方法可以通过局部最优解的折叠获得全局最优解，但是仍然难以保证所有局部最优解都能收