从环境搭建、数据采集、smolVLA 训练到 SO101 真机推理的完整踩坑记录，重点复盘 RTC 推理策略下轨迹顿挫、抓取精度下降问题的排查过程

本博客介绍了神经网络训练过程中的常见优化策略，并进行了分析和对比，包括梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、RMSProp、Adam 等。下面贴出的代码地址能帮助读者更详细地理解各优化器的实现过程，原理和功能。代码地址： https://github.com/SkalskiP/ILearnDeepLearning.py神经网络陷阱：（1）局部极小值：优化器极易陷入局部极小值从而无法找到全局...