原文:Nesterov Accelerated Gradient (NAG)优化算法详解

比Momentum更快:揭开NAG的真面目 作为一个调参狗,每天用着深度学习框架提供的各种优化算法如Momentum AdaDelta Adam等,却对其中的原理不甚清楚,这样和一条咸鱼有什么分别 误 但是我又懒得花太多时间去看每个优化算法的原始论文,幸运的是,网上的大神早就已经帮人总结好了: An overview of gradient descent optimization algorit ...

2021-04-07 10:42 0 600 推荐指数:

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Nesterov Accelerated Gradient

比Momentum更快:揭开Nesterov Accelerated Gradient的真面目 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22810533 作为一个调参狗,每天用着深度学习框架提供的各种优化算法如Momentum、AdaDelta、Adam等,却对 ...

Sat Mar 23 06:51:00 CST 2019 0 731
优化算法Nesterov Momentum牛顿动量法

这是对之前的Momentum的一种改进,大概思路就是,先对参数进行估计,然后使用估计后的参数来计算误差 具体实现: 需要:学习速率 ϵ, 初始参数 θ, 初始速率v, 动量衰减参数α每步迭代过程: ...

Thu Apr 02 03:05:00 CST 2020 0 736
各种优化算法详解

1、BGD(Batch Gradient Descent)(批量梯度下降) 参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 拿所有样本来计算梯度,接着更新参数。对于凸函数可以达到全局最小,非凸函数可以达到局部最小。 需要的先验参数有迭代次数(停止更新 ...

Thu Apr 18 05:28:00 CST 2019 0 520
KMP算法优化详解

1. KMP算法 1.1 定义 Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法,简称为 “KMP算法”,常用于在一个文本串S内查找一个模式串P 的出现位置,这个算法由Donald Knuth、Vaughan Pratt、James H. Morris三人于1977年联合 ...

Wed Mar 08 23:41:00 CST 2017 3 8106
各种优化方法总结比较(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)

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,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。 Batch gradient descent 梯度更新规则: BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost ...

Tue Dec 19 00:13:00 CST 2017 0 7974
 
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