附python代码如下: 原始的pdf文档如果需要可以在https://pan.baidu.com/s/1GhGu2c_RVmKj4hb_bje0Eg下载. ...
深度学习中常用的优化器简介 SGD mini batch SGD 是最基础的优化方法,是后续改良方法的基础。下式给出SGD的更新公式 theta t theta t alpha nabla theta J theta 其中 alpha 是学习速率。 SGD with Momentum 带动量的mini SGD的更新方法如下 begin split v t amp r cdot v t alpha ...
2018-11-07 12:57 0 765 推荐指数:
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参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487(推荐) https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/1 ...
在训练模型时,我们可以基于梯度使用不同的优化器(optimizer,或者称为“优化算法”)来最小化损失函数。这篇文章对常用的优化器进行了总结。 BGD BGD 的全称是 Batch Gradient Descent,中文名称是批量梯度下降。顾名思义,BGD 根据整个训练集计算梯度进行梯度下降 ...
摘要: 1.概述 2.激活函数与导数 3.激活函数对比 4.参考链接 内容: 1.概述 深度学习的基本原理是基于人工神经网络,信号从一个神经元进入,经过非线性的activation function,传入到下一层神经元;再经过该层神经元的activate,继续 ...
https://nndl.github.io/ch5.pdf 见5.4节 ...
一.优化器算法简述 首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD,SGD,MBGD,这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度,这样的话自然就涉及到一个 trade-off,即参数更新的准确率和运行时间。 1.Batch Gradient Descent (BGD) 梯度 ...
,最后能够保证收敛于极值点(凸函数收敛于全局极值点,非凸函数可能会收敛于局部极值点) 缺点:每次学习时间过 ...
最近系统学习了神经网络训练中常见的gradient descent系列优化算法,现将学习笔记整理如下,主要包括: 1. 深度学习与单纯的优化有何不同 深度学习可以简单理解为减小(优化)损失函数的过程,这与单纯的最优化一个函数十分相似,但深度学习并不是单纯的最优化,主要区别是目标不同.深度 ...