深度學習最全優化方法總結比較及在tensorflow實現
最優的，因為此時只有唯一的局部最優點。而實際上深度學習模型是一個復雜的非線性結構，一般屬於非凸問題，這意 ...
原文：深度學習最全優化方法---來源於知乎
SGD: 隨機梯度下降最大的缺點在於每次更新可能並不會按照正確的方向進行，因此可以帶來優化波動 擾動 由於波動，因此會使得迭代次數 學習次數 增多，即收斂速度變慢 Mini batch: Mini batch梯度下降降低了收斂波動性 相對於全量梯度下降，其提高了每次學習的速度 寫在前面：本寶寶好想只了解sgd,monument,adagrad,adam 深度學習最全優化方法總結比較 SGD，Ad ...
2017-07-30 10:55 0 4556 推薦指數：
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