各種優化方法總結比較（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）
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 ...
原文：各種優化方法總結比較(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)
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 function 對參數的梯度： 缺點: 由於這種方法是在一次更新中，就對整個數據集計算梯度，所以計算起來非常慢，遇到很大量 ...
2017-12-18 16:13 0 7974 推薦指數：
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