深度学习 优缺点
神经网络在发展过程中，经历了3次起伏，这很重要的原因在于神经网络的优缺点在不同时代得以体现。在理论上讲，只包含单层隐藏层神经网络，可以拟合任何函数，然后这在实际情况中是不常用的。往往采用含多层隐藏层的神经网络来对数据进行拟合。一、缺点及有效的措施1、在早期，由于BP算法还没有发明，并且当时的计算 ...
原文：深度学习的优化器（各类 optimizer 的原理、优缺点及数学推导）
深度学习优化器 深度学习中的优化器均采用了梯度下降的方式进行优化，所谓炼丹我觉得优化器可以当作灶，它控制着火量的大小 形式与时间等。 初级的优化器 首先我们来一下看最初级的灶台 元 Batch Gradient Descent BGD 名字叫做批梯度下降，实际上每次迭代会使用全部的数据来更新梯度 应该是取所有数据的平均梯度 ，具体公式如下： theta theta eta cdot nabla t ...
2021-06-30 20:58 0 740 推荐指数：
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