【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（一）
前面我们学习过了损失函数，损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器，优化器 ...
原文：常见的深度学习优化器
优化器的使用： 在机器学习与深度学习中，主要应用于梯度下降。比如：传统的优化器主要结合数据集，通过变化单次循环所采用的数据量的大小来对梯度下降进行控制 非传统的优化器则进一步结合数据集的特点和模型的训练时间，以不同的形式变化梯度下降的学习率。 常见的优化器 SGD BGD MBGD Momentum NAG Adagrad RMSprop Adam 梯度下降的原理： theta n theta ...
2019-05-11 16:32 0 822 推荐指数：
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