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：【python实现卷积神经网络】优化器的实现（SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
代码来源：https: github.com eriklindernoren ML From Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv D 带stride padding 的具体实现：https: www.cnblogs.com xiximayou p .html 激活函数的实现 sigmoid softmax tanh relu leakyrelu elu selu softplus ：ht ...
2020-04-16 16:14 0 1341 推荐指数：
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