神经网络中的优化器 (tensorflow2.0)
在定义了损失函数之后，需要通过优化器来寻找最小损失，下面介绍一些常见的优化方法。 (BGD，SGD，MBGD，Momentum，NAG，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam，Adamax，Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent，GD) 1.1 ...
原文：【tensorflow2.0】优化器optimizers
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。有时候效果不好，未必是特征的问题或者模型设计的问题，很可能就是优化算 ...
2020-04-13 10:52 0 2735 推荐指数：
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