SGD的优化：SGD+Momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、 RMSProp、Adam
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 ...
原文：简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法
我们初学的算法一般都是从SGD入门的，参数更新是： 它的梯度路线为： 但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。因此根据这些原因，有人提出了Momentum优化算法，这个是基于SGD的，简单理解，就是为了防止波动，取前几次波动的平均值当做这次的W。这个就用到理论的计算梯度的指数加权平均数，引进超参数beta 一般取 . ： beta和 beta分别代表之前的dW权重和现在的权重。 效果图如下 ...
2018-12-27 13:47 0 638 推荐指数：
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