优化器中的弹性（Elasticity）机制：控制参数与全局最优值的距离 大家好，今天我们来深入探讨优化器中的一个重要概念——弹性（Elasticity）。在机器学习模型的训练过程中，优化器的选择和配置至关重要。传统的优化器，如梯度下降法及其变种，往往只关注如何快速地降低损失函数值。然而，在实际应用中，我们还需要考虑模型的泛化能力，避免过拟合。弹性机制正是为了解决这个问题而提出的。 1. 弹性机制的背景与动机 传统的优化算法，如梯度下降法，主要通过不断地沿着损失函数的负梯度方向更新参数，以寻找损失函数的最小值。这种方法在理论上能够找到局部最优解，但在实际应用中，由于损失函数的复杂性（非凸性、存在大量局部极小值），以及数据集的噪声等因素，优化器很容易陷入局部最优解，或者在全局最优解附近震荡，难以稳定收敛。 此外，即使优化器找到了全局最优解，也并不意味着模型的泛化能力一定很好。因为全局最优解可能对应着一个对训练数据过度拟合的模型，而在未见过的数据上表现很差。因此，我们需要一种机制，能够在优化过程中，引导参数向一个更“理想”的状态靠拢，既能够降低损失函数值，又能够提高模型的泛化能力。 弹性机制 …