1.梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,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 ...
一 可视化比较 示例一 上图描述了在一个曲面上, 种优化器的表现,从中可以大致看出: 下降速度:三个自适应学习优化器Adagrad RMSProp与AdaDelta的下降速度明显比SGD要快,其中,Adagrad和RMSProp齐头并进,要比AdaDelta要快。两个动量优化器Momentum和NAG由于刚开始走了岔路,初期下降的慢 随着慢慢调整,下降速度越来越快,其中NAG到后期甚至超过了领先的 ...
2019-06-27 10:55 0 543 推荐指数:
1.梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,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 ...
https://www.jianshu.com/p/aebcaf8af76e 1、sgd 2、动量(Momentum) 3、adagrad 大多数的框架实现采用默认学习率α=0.01即可完成比较好的收敛。 4、RMSprop ...
优化器总结 机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,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 ...
一. 几个数学概念 1) 梯度(一阶导数) 考虑一座在 (x1, x2) 点高度是 f(x1, x2) 的山。那么,某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向,而梯度的大小告诉我们坡度到底有多陡。 2) Hesse 矩阵(二阶导数) Hesse 矩阵常被应用于牛顿法解决的大规模优化问题(后面 ...
学习工具最快的方法就是在使用的过程中学习,也就是在工作中(解决实际问题中)学习。文章结尾处附完整代码。 一、数据准备 在Pytorch中提供了MNIST的数据,因此我们只需要使用Pytorch提 ...
Comparator比较器 简介 为什么写? comparator 是javase中的接口,位于java.util包下,该接口抽象度极高,有必要掌握该接口的使用 大多数文章告诉大家comparator是用来排序,但我想说排序是comparator能实现的功能之一,他不仅限于排序 ...
先来一个简单的实现 这里实现 Comparable 接口,重写compareTo方法实现排序,当两个对象进行比较时,返回0代表它们相等;返回值<0,代表this排在被比较对象之前;反之代表在被比较对象之后 另一种方式 下面是多个属性 ...
刚看到一个压力开关电路,输入IN是1~5V的信号,参考端是的1V,看图可以看见在比较器正端引入了一个正反馈(1M电阻反馈回来),不知道这个反馈有什么作用?好象对比较结果不是很重要吧?我上网也查了一下,说这个正反馈叫什么迟滞比较器,请大家能否给我讲讲这个反馈原理?另外那个R1 1K的电阻是做什么 ...