深度學習中常用的優化器簡介 SGD mini-batch SGD 是最基礎的優化方法，是后續改良方法的基礎。下式給出SGD的更新公式 \[\theta_t = \theta_{t-1} - \alpha\nabla_\theta J(\theta) \] 其中\(\alpha ...

摘要: 　　1.概述 　　2.激活函數與導數 　　3.激活函數對比 　　4.參考鏈接 內容： 　　1.概述 　　深度學習的基本原理是基於人工神經網絡，信號從一個神經元進入，經過非線性的activation function，傳入到下一層神經元；再經過該層神經元的activate，繼續 ...

梯度下降算法 梯度下降的框架主要分三種：1，全量梯度下降。每次使用全部的樣本來更新模型參數，優點是收斂方向准確，缺點是收斂速度慢，內存消耗大。2，隨機梯度下降。每次使用一個樣本來更新模型參數，優點是學習速度快，缺點是收斂不穩定。3，批量梯度下降。每次使用一個batchsize的樣本來更新模型參數 ...

https://nndl.github.io/ch5.pdf 見5.4節 ...

關於深度學習的優化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在訓練深度學習時我們的主要方法是隨機梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。盡管它易於實現，但SGDs調整困難 ...

，最后能夠保證收斂於極值點（凸函數收斂於全局極值點，非凸函數可能會收斂於局部極值點） 缺點：每次學習時間過 ...

SGD SGD是深度學習中最常見的優化方法之一，雖然是最常使用的優化方法，但是卻有不少常見的問題。 learning rate不易確定，如果選擇過小的話，收斂速度會很慢，如果太大，loss function就會在極小值處不停的震盪甚至偏離。每個參數的learning rate都是相同 ...

Deep Learning的常用模型或者方法 　　1、AutoEncoder自動編碼器 Deep Learning最簡單的一種方法是利用人工神經網絡的特點，人工神經網絡（ANN）本身就是具有層次結構的系統，如果給定一個神經網絡，我們假設其輸出與輸入是相同的，然后訓練調整其參數 ...