随机梯度下降卷积神经网络（CNN）

资 源 简 介

随机梯度下降卷积神经网络（CNN）

详 情 说 明

随机梯度下降（SGD）是卷积神经网络（CNN）训练中常用的优化算法之一。在MATLAB环境下实现这一方法，能够高效地处理图像分类等任务。

核心思路 CNN通过卷积层、池化层和全连接层提取特征，而SGD负责调整网络权重以最小化损失函数。与批量梯度下降不同，SGD每次仅用单个样本或小批量更新权重，显著降低内存消耗并加速收敛。

实现关键点 数据分批：将训练集划分为小批量（mini-batch），平衡计算效率与梯度稳定性。 权重更新：根据当前批次的损失梯度调整参数，学习率控制步长，避免震荡。 反向传播：误差从输出层反向传递至卷积层，逐层计算梯度。

MATLAB优化技巧 使用内置函数（如`dlarray`）自动处理张量运算和梯度计算。 通过调整动量（Momentum）参数加速收敛，抑制局部最优。 可视化训练过程（如损失曲线）监控性能。

SGD虽简单，但配合CNN在图像任务中表现出色，适合MATLAB的矩阵运算优势。实际应用中需注意学习率衰减和正则化策略以避免过拟合。