動量梯度下降法、RMSprop、Adam 優化算法
1.1 動量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 優化成本函數J，還有一種算法叫做 Momentum，或者叫做動量梯度下降法，運行速度幾乎總是快於標准的梯度下降算法，簡而言之，基本的想法就是計算梯度的指數加權平均數，並利用該梯度更新你的權重。 使用動量梯度 ...
原文：神經網絡優化算法：梯度下降法、Momentum、RMSprop和Adam
最近回顧神經網絡的知識，簡單做一些整理，歸檔一下神經網絡優化算法的知識。關於神經網絡的優化，吳恩達的深度學習課程講解得非常通俗易懂，有需要的可以去學習一下，本人只是對課程知識點做一個總結。吳恩達的深度學習課程放在了網易雲課堂上，鏈接如下 免費 ： https: mooc.study. .com smartSpec detail .htm 神經網絡最基本的優化算法是反向傳播算法加上梯度下降法。通過梯 ...
2018-09-24 12:26 2 17336 推薦指數：
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批梯度下降： 1）采用所有數據來梯度下降，在樣本量很大的時，學習速度較慢，因為處理完全部數據，我們僅執行了一次參數的更新。 2）在學習過程中，我們會陷入損失函數的局部最小值，而永遠無法達到神經網絡獲得最佳結果的全局最優值。這是因為我們計算的梯度大致相同 ...