深度學習中常見的優化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam
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 ...
原文：深度學習常見的優化方法(Optimizer)總結:Adam,SGD,Momentum,AdaGard等
機器學習的常見優化方法在最近的學習中經常遇到，但是還是不夠精通 將自己的學習記錄下來，以備不時之需 基礎知識: 機器學習幾乎所有的算法都要利用損失函數 lossfunction 來檢驗算法模型的優劣，同時利用損失函數來提升算法模型 這個提升的過程就叫做優化 Optimizer 下面這個內容主要就是介紹可以用來優化損失函數的常用方法 常用的優化方法 Optimizer : .SGD amp BGD ...
2018-09-16 11:14 1 18671 推薦指數：
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