SGD的优化：SGD+Momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、 RMSProp、Adam
1. SGD的不足： ①呈“之”字型，迂回前进，损失函数值在一些维度的改变得快（更新速度快），在一些维度改变得慢（速度慢）- 在高维空间更加普遍 ②容易陷入局部极小值和鞍点： 局部最小值： 鞍点： ③对于凸优化而言，SGD不会收敛，只会在最优 ...
原文：一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 一个框架看懂优化算法 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材 数据 ，架起八卦炉 模型 ，点着六味真火 优化算法 ，就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。 机器学习也是一样，模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能。有时 ...
2019-07-03 21:16 0 584 推荐指数：
相关推荐
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf ...
优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org ...
几种优化方法的整理（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam）
参考自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 常见的优化方法有如下几种：SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam 1. SGD SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新，是最常见的优化 ...
各种优化器SGD，AdaGrad，Adam，LBFGS都做了什么？
各种优化器SGD，AdaGrad，Adam，LBFGS都做了什么？ 目录 各种优化器SGD，AdaGrad，Adam，LBFGS都做了什么？ 1. SGD： 2. SGD+Momentum： 3. NAG（Nesterov ...
梯度下降与优化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。 对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集。即： xt+1 ...
优化算法：AdaGrad | RMSProp | AdaDelta | Adam
0 - 引入 简单的梯度下降等优化算法存在一个问题：目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来迭代，如果存在如下图的情况（不同自变量的梯度值有较大差别时候），存在如下问题： 选择较小的学习率会使得梯度较大的自变量迭代过慢 选择较大的学习率会使得梯度较小的自变量迭代 ...
【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf ...