優(yōu)化器參數(shù)分組原理是指在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，將模型的參數(shù)按照一定的規(guī)則進(jìn)行分組，以提高訓(xùn)練效率和加速收斂速度。

具體來說，優(yōu)化器參數(shù)分組的原理主要包括以下幾個(gè)方面：

1. 數(shù)據(jù)劃分：將輸入數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)批次，每個(gè)批次包含一組特征和一個(gè)標(biāo)簽。這樣可以保證每個(gè)批次的數(shù)據(jù)具有相同的維度，便于后續(xù)的計(jì)算。

2. 參數(shù)分組：根據(jù)數(shù)據(jù)的維度和類別，將模型的參數(shù)分為不同的組。例如，可以將全連接層（FC）的參數(shù)分為第一層、第二層等組，或者將卷積層的參數(shù)分為第一卷積層、第二卷積層等組。

3. 梯度傳播：在每個(gè)批次中，首先計(jì)算當(dāng)前批次的梯度，然后將其傳遞給對應(yīng)的參數(shù)組。這樣可以避免在每次迭代時(shí)都重新計(jì)算梯度，提高計(jì)算效率。

4. 更新參數(shù)：根據(jù)梯度信息，更新對應(yīng)參數(shù)組中的參數(shù)值。在更新過程中，可以使用批量歸一化（Batch Normalization）等技術(shù)來加速收斂速度。

5. 參數(shù)重用：為了避免重復(fù)計(jì)算，可以將同一組參數(shù)在多個(gè)批次中共享。這樣可以減少計(jì)算量，提高訓(xùn)練速度。

通過以上步驟，優(yōu)化器參數(shù)分組可以有效地減少計(jì)算量，提高訓(xùn)練速度，同時(shí)保持模型的性能。