优化方法总结以及Adam存在的问题 SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam 年 月 日 : : 糖葫芦君阅读数 更多 分类专栏：算法深度学习 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 yinyu article details 文章目录 ...
2019-09-12 21:25 0 476 推荐指数：
前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x（权重），使得f(x)的值最小。 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降 ...
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 ...
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Ad ...
本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，主要是一阶的梯度法，包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手动指定学习速率的,而后面 ...
SGD: 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指 ...
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 ...
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 ...
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 ...
