深度学习优化算法总结——从SGD到Adam
本文参考自：SGD、Momentum、RMSprop、Adam区别与联系 上一篇博客总结了一下随机梯度下降、mini-batch梯度下降和batch梯度下降之间的区别，这三种都属于在Loss这个level的区分，并且实际应用中也是mini-batch梯度下降应用的比较多。为了在实际应用中弥补这种 ...
原文：深度学习优化算法总结与实验
深度学习优化算法最耳熟能详的就是GD Gradient Descend 梯度下降，然后又有一个所谓的SGD Stochastic Gradient Descend 随机梯度下降，其实还是梯度下降，只不过每次更新梯度不用整个训练集而是训练集中的随机样本。梯度下降的好处就是用到了当前迭代的一些性质，以至于总能较快找到驻点。而像遗传算法等智能优化算法，则是基于巨大的计算资源上的。它们并不使用函数特性， ...
2020-08-04 18:51 0 725 推荐指数：
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