opt

OPT（Optimization Algorithm）是一种优化算法，旨在通过调整模型参数来最小化损失函数。它通常用于机器学习和深度学习中，以改善模型的性能和准确性。 OPT算法的核心思想是迭代地更新模型参数，以使损失函数的值最小化。在每次迭代中，OPT会计算损失函数对每个参数的梯度，并根据梯度的方向和大小来更新参数值。这个过程会一直重复，直到达到预定的迭代次数或损失函数的值收敛到一个稳定的水平。 OPT算法的优点在于它可以快速地找到最优解，并且适用于各种类型的损失函数和模型。然而，它也有一些缺点，例如需要大量的计算资源和时间，并且对于复杂的模型可能会出现局部最优解的问题。