原文:优化器Optimizer

目前最流行的 种优化器:Momentum 动量优化 NAG Nesterov梯度加速 AdaGrad RMSProp Adam,所有的优化算法都是在原始梯度下降算法的基础上增加惯性和环境感知因素进行持续优化 Momentum优化 momentum优化的一个简单思想:考虑物体运动惯性,想象一个保龄球在光滑表面滚下一个平缓的坡度,最开始会很慢,但是会迅速地恢复动力,直到达到最终速度 假设又一定的摩擦 ...

2019-04-23 14:06 0 1363 推荐指数:

查看详情

各种优化Optimizer的总结与比较

1.梯度下降法(Gradient Descent)   梯度下降法是最基本的一类优化,目前主要分为三种梯度下降法:     标准梯度下降法(GD, Gradient Descent)     随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)     批量 ...

Sat Dec 08 01:49:00 CST 2018 0 7496
pytorch的优化optimizer使用方法

如下: 一、探究问题: ①分模块设计不同参数 ②优化如何自由添加自己参数与保留重要信息 ③整体模型如何 ...

Sat May 22 01:14:00 CST 2021 0 3895
optimizer_mode优化模式

查询优化最主要的工作就是接受输入的SQL以及各种环境参数、配置参数,生成合适的SQL执行计划(Execution Plan)。 Query Optimizer一共经历了两个历史阶段: RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化 CBO ...

Fri May 01 08:27:00 CST 2015 0 2278
深度学习常用优化算法Optimizer详解

一.优化算法简述 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 ...

Wed Nov 11 01:32:00 CST 2020 0 671
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM