李宏毅深度学习笔记-Adagrad算法
李宏毅深度学习笔记 https://datawhalechina.github.io/leeml-notes 李宏毅深度学习视频 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF 普通的梯度下降法 学习率\(\eta\)是个超参数需要人工调整 ...
原文：深度学习之AdaGrad算法
AdaGrad 算法根据自变量在每个维度的梯度值调整各个维度的学习率，从而避免统一的维度难以适应所有维度的问题。 特点： 小批量随机梯度按元素累加变量，出现在学习率的分母项中。 若目标函数有关自变量的偏导数一直都较大，那么学习率下降较快 反之亦然。 若迭代早期下降过快 当前解仍然不佳，可能导致很难找到有效解。 一 算法初解 实现AdaGrad算法，使 的学习率为 . 。输出的 变量的迭代轨迹较平滑 ...
2020-04-02 21:00 0 2022 推荐指数：
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