深度學習最全優化方法總結比較(SGD,Adagrad,Adadelta,Ad ...
SGD: 此處的SGD指mini batch gradient descent,關於batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini batch gradient descent的具體區別就不細說了。現在的SGD一般都指mini batch gradient descent。 SGD就是每一次迭代計算mini batch的梯度 ...
2017-08-06 14:26 0 9845 推薦指數:
深度學習最全優化方法總結比較(SGD,Adagrad,Adadelta,Ad ...
本文僅對一些常見的優化方法進行直觀介紹和簡單的比較,主要是一階的梯度法,包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手動指定學習速率的,而后面 ...
前言 這里討論的優化問題指的是,給定目標函數f(x),我們需要找到一組參數x(權重),使得f(x)的值最小。 本文以下內容假設讀者已經了解機器學習基本知識,和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent,即隨機梯度下降。是梯度下降 ...
前言 這里討論的優化問題指的是,給定目標函數f(x),我們需要找到一組參數x,使得f(x)的值最小。 本文以下內容假設讀者已經了解機器學習基本知識,和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent,即隨機梯度下降。是梯度下降的batch版本。 對於訓練 ...
前言 這里討論的優化問題指的是,給定目標函數f(x),我們需要找到一組參數x,使得f(x)的值最小。 本文以下內容假設讀者已經了解機器學習基本知識,和梯度下降的原理。 Batch gradient descent 梯度更新規則: BGD 采用整個訓練集的數據來計算 cost ...
參考自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 常見的優化方法有如下幾種:SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam 1. SGD SGD就是每一次迭代計算mini-batch的梯度,然后對參數進行更新,是最常見的優化 ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什么呢,又該怎么選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org/pdf ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什么呢,又該怎么選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org/pdf ...