深度学习——优化算法[6]
目录 mini-batch 指数加权平均 优化梯度下降法：momentum、RMSprop、Adam 学习率衰减 局部最优问题 一、mini-batch mini-batch：把训练集划分成小点的子集 表示法 $x ...
原文：深度学习之优化算法
深层神经网络的参数学习主要通过梯度下降法来寻找一组可以最小化结构风险的参数。在具体实现中，梯度下降法可以分为：批量梯度下降 随机梯度下降和小批量梯度下降三种形式。 而对于这三种梯度下降的方法，又可以从调整学习率 调整负梯度两个方向来进行改进，比如RMSprop，Momentum和Adam。 这里介绍比较常用的小批量梯度下降，以及自适应调整学习率和梯度方向优化的两种算法。 一 小批量梯度下降 MBG ...
2019-04-12 09:06 0 835 推荐指数：
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ Mini-batch梯度下降法 见另一篇文章：梯度下降法。 指数加权平均 其原理如下图所示，以每天的温度为例，每天的温度加权平均值等于β乘以前一天的温度加权平均值，再加上（1-β）乘以 ...
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