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神经网络优化技术

1.引言

在基于神经网络的故障诊断技术中，神经网络优化是一个至关重要的环节。优化技术不仅能够提高神经网络的训练效率，还能提升模型的预测准确性和泛化能力。本节将详细介绍几种常见的神经网络优化技术，包括梯度下降、动量法、自适应学习率方法（如Adam和RMSprop）以及正则化技术。我们将通过具体实例和代码来展示这些技术的应用和效果。

2.梯度下降

梯度下降（GradientDescent）是神经网络中最基本的优化算法之一。它的目标是通过最小化损失函数来调整神经网络的权重，从而使模型的预测更加准确。

2.1原理

梯度下降的基本原理是利