深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Ad ...

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf ...

前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。 Batch gradient descent 梯度更新规则: BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost ...

前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。 对于训练 ...

SGD SGD是深度学习中最常见的优化方法之一，虽然是最常使用的优化方法，但是却有不少常见的问题。 learning rate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，loss function就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learning rate都是相同 ...

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf ...

1. SGD的不足： ①呈“之”字型，迂回前进，损失函数值在一些维度的改变得快（更新速度快），在一些维度改变得慢（速度慢）- 在高维空间更加普遍 ②容易陷入局部极小值和鞍点： 局部最小值： 鞍点： ③对于凸优化而言，SGD不会收敛，只会在最优 ...

SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。 对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集。即： xt+1 ...