SGD优化器在图像识别效果如何？实战案例提升准确率

哎呦我去，昨天折腾到半夜才搞完这个SGD优化器的测试，结果差点把我显示器砸了。事情是这样的，之前用Adam那些花里胡哨的优化器做猫狗图片分类，准确率死活卡在88%上不去，我就琢磨着试试老古董SGD，不是说大道至简嘛

准备阶段：翻箱倒柜找数据

先把吃灰的CIFAR-10数据集翻出来，这玩意儿10个类别，6万张小图片，尺寸贼小只有32x32像素，连猫脸都糊得像马赛克。我直接撕了3万张给模型当练习题，留了2万张当测试卷——怕它过拟合嘛

• 第一步：架锅烧油 用PyTorch搭了个ResNet18，就那种带短路连接的经典款，省得模型自己把自己绕晕。
• 第二步：开火下料 初始化参数全用默认值，连权重初始化都懒得改，主打一个糙快猛。

最关键的来了：SGD参数配置

• 学习率设成0.1的时候，模型跟喝高似的，准确率在50%原地蹦迪
• 调到0.01才勉强能看，但训练曲线抖得像地震波
• 一狠心加了动量0.9，模型终于不抽风了

修炼过程：跟学习率斗智斗勇

盯着屏幕熬到第三轮训练，发现验证集准确率开始跳水。气得我把键盘都摔出裂缝了——这明摆着是学习率太大烧糊锅了！赶紧掏出学习率衰减大法：

每跑完30轮就把学习率砍一半，跟卖菜打折似的。还试了热身策略：前5轮让学习率从0.01慢慢爬到0.1，给模型来个缓冲期。好家伙，这么整完测试准确率噌噌涨到79%，比最开始强多了。

神操作：批量大小玄学

本来每次给电脑喂100张图（batch_size=100），突发奇想改成32。结果GPU风扇突然狂转，跑完发现验证误差降了3个百分点！又试了64和128，128的效果居然和32差不多，果断选128——省电。

决战时刻

憋着尿跑了120轮，眼睁睁看着测试准确率定格在82.3%。虽然比Adam那个88%还差一截，但我算过账了：训练时间整整省了40分钟！显卡温度都低了七八度。

临走前手贱试了个骚操作：把动量调到0.99又加了权重衰减。第二天睡醒发现84.7%的数字在显示器上闪，差点从椅子上摔下来——原来之前参数没调透！可惜公司要断网了，不然还能再抠0.5%出来...