RMSProp算法的全称叫 Root Mean Square Prop 均方根传递 ，是 Hinton 在 Coursera 课程中提出的一种优化算法，在上面的 Momentum 优化算法中，虽然初步解决了优化中摆动幅度大的问题。 为了进一步优化损失函数在更新中存在摆动幅度过大的问题，并且进一步加快函数的收敛速度，RMSProp算法对权重 W 和偏置 b 的梯度使用了微分平方加权平均数。优化后的效 ...
2022-04-18 14:39 0 1102 推荐指数：
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf ...
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：http ...
最终得到的训练比较图，如下，可以看出各种个优化器的： ...
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为： 但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。因此根据这些原因，有人提出了Momentum优化算 ...
0 - 引入 简单的梯度下降等优化算法存在一个问题：目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来迭代，如果存在如下图的情况（不同自变量的梯度值有较大差别时候），存在如下问题： 选择较小的学习率会使得梯度较大的自变量迭代过慢 选择较大的学习率会使得梯度较小的自变量迭代 ...
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf ...
1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度 ...
