机器学习的常见优化方法在最近的学习中经常遇到，但是还是不够精通 将自己的学习记录下来，以备不时之需 基础知识: 机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣，同时利用损失函数来提升算法模型 这个提升的过程就叫做优化 Optimizer 下面这个内容主要就是介绍可以用来优化损失函数的常用方法 常用的优化方法 Optimizer : .SGD amp BGD ...
2018-09-16 11:14 1 18671 推荐指数：
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 ...
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（权重），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 ...
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 ...
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 ...
本文参考自：SGD、Momentum、RMSprop、Adam区别与联系 上一篇博客总结了一下随机梯度下降、mini-batch梯度下降和batch梯度下降之间的区别，这三种都属于在Loss这个level的区分，并且实际应用中也是mini-batch梯度下降应用的比较多。为了在实际应用中弥补这种 ...
优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam) 2019年05月29日 01:07:50 糖葫芦君 阅读数 455更多 分类专栏： 算法 ...
最终得到的训练比较图，如下，可以看出各种个优化器的： ...
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Ad ...
