SGD的優化：SGD+Momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、 RMSProp、Adam
1. SGD的不足： ①呈“之”字型，迂回前進，損失函數值在一些維度的改變得快（更新速度快），在一些維度改變得慢（速度慢）- 在高維空間更加普遍 ②容易陷入局部極小值和鞍點： 局部最小值： 鞍點： ③對於凸優化而言，SGD不會收斂，只會在最優 ...
原文：梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
SGD SGD指stochastic gradient descent，即隨機梯度下降。是梯度下降的batch版本。 對於訓練數據集，我們首先將其分成n個batch，每個batch包含m個樣本。我們每次更新都利用一個batch的數據，而非整個訓練集。即： xt xt amp x xt role presentation xt xt xt x t x t x t amp x xt amp x am ...
2018-01-28 15:10 0 1370 推薦指數：
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目錄 Adagrad法 RMSprop法 Momentum法 Adam法 參考資料 發展歷史 標准梯度下降法的缺陷 如果學習率選的不恰當會出現以上情況 因此有一些自動調學習率的方法。一般來說，隨着迭代次數的增加，學習率應該越來越小 ...