Deep Learning 優化方法總結
Stochastic Gradient Descent (SGD) SGD的參數 在使用隨機梯度下降（SGD）的學習方法時，一般來說有以下幾個可供調節的參數: Learning Rate 學習率 Weight Decay 權值衰減 Momentum 動量 Learning ...
原文：Deep learning：三十七(Deep learning中的優化方法)
內容： 本文主要是參考論文：On optimization methods for deep learning，文章內容主要是筆記SGD 隨機梯度下降 ，LBFGS 受限的BFGS ，CG 共軛梯度法 三種常見優化算法的在deep learning體系中的性能。下面是一些讀完的筆記。 SGD優點：實現簡單，當訓練樣本足夠多時優化速度非常快。 SGD缺點：需要人為調整很多參數，比如學習率，收斂准則 ...
2013-05-02 00:04 1 27541 推薦指數：
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