关于深度学习的优化方法
关于深度学习的优化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在训练深度学习时我们的主要方法是随机梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。尽管它易于实现，但SGDs调整困难 ...
原文：深度学习优化方法
梯度下降算法 梯度下降的框架主要分三种： ，全量梯度下降。每次使用全部的样本来更新模型参数，优点是收敛方向准确，缺点是收敛速度慢，内存消耗大。 ，随机梯度下降。每次使用一个样本来更新模型参数，优点是学习速度快，缺点是收敛不稳定。 ，批量梯度下降。每次使用一个batchsize的样本来更新模型参数，平衡了全量梯度下降和随机梯度下降的方法。 batch gradient descent BGD 批量梯 ...
2019-02-23 22:29 0 569 推荐指数：
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