深度学习最全优化方法总结比较及在tensorflow实现
最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学习模型是一个复杂的非线性结构，一般属于非凸问题，这意 ...
原文：深度学习最全优化方法---来源于知乎
SGD: 随机梯度下降最大的缺点在于每次更新可能并不会按照正确的方向进行，因此可以带来优化波动 扰动 由于波动，因此会使得迭代次数 学习次数 增多，即收敛速度变慢 Mini batch: Mini batch梯度下降降低了收敛波动性 相对于全量梯度下降，其提高了每次学习的速度 写在前面：本宝宝好想只了解sgd,monument,adagrad,adam 深度学习最全优化方法总结比较 SGD，Ad ...
2017-07-30 10:55 0 4556 推荐指数：
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来源于知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29619457
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