深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）(转)
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Ad ...
原文：深度学习最全优化方法总结比较及在tensorflow实现
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC . BY SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https: blog.csdn.net u article details 梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学习模型是一个复杂的非线性结构，一般属于非凸问题，这意味着存在很多局部最优点 鞍点 ，采用梯度下降算法可能会陷 ...
2019-09-05 09:41 0 443 推荐指数：
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