深度學習各種優化函數詳解
深度學習中有眾多有效的優化函數，比如應用最廣泛的SGD，Adam等等，而它們有什么區別，各有什么特征呢？下面就來詳細解讀一下 一、先來看看有哪些優化函數 BGD 批量梯度下降 所謂的梯度下降方法是無約束條件中最常用的方法。假設f(x)是具有一階連續偏導的函數，現在的目標是要求取最小的f(x ...
原文：深度學習里面的而優化函數
https: mp.weixin.qq.com s xm MuZm nKTn eE eNOlg 一 一個框架看懂優化算法 說到優化算法，入門級必從 SGD 學起，老司機則會告訴你更好的還有AdaGrad AdaDelta，或者直接無腦用 Adam。可是看看學術界的最新 paper，卻發現一眾大神還在用着入門級的 SGD，最多加個 Momentum 或者Nesterov，還經常會黑一下 Adam。這 ...
2018-10-25 15:54 1 3179 推薦指數：
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深度學習：激活函數、損失函數、優化函數的區別
激活函數：將神經網絡上一層的輸入，經過神經網絡層的非線性變換轉換后，通過激活函數，得到輸出。常見的激活函數包括：sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 損失函數：度量神經網絡 ...
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關於深度學習的優化方法
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深度學習——優化算法[6]
目錄 mini-batch 指數加權平均 優化梯度下降法：momentum、RMSprop、Adam 學習率衰減 局部最優問題 一、mini-batch mini-batch：把訓練集划分成小點的子集 表示法 $x ...
深度學習之優化算法
前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處~ Mini-batch梯度下降法 見另一篇文章：梯度下降法。 指數加權平均 其原理如下圖所示，以每天的溫度為例，每天的溫度加權平均值等於β乘以前一天的溫度加權平均值，再加上（1-β）乘以 ...