本篇深入探讨了深度学习训练中的三大核心优化技巧，学习率预热解决训练初期不稳定性，余弦衰减实现精细调整和平滑收敛，梯度裁剪防止梯度爆炸。从原理到实践，全面解析如何让模型在高维损失空间中更稳定、更高效地找到最优解。