附python代碼如下: 原始的pdf文檔如果需要可以在https://pan.baidu.com/s/1GhGu2c_RVmKj4hb_bje0Eg下載. ...
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 alpha nabla theta J theta 其中 alpha 是學習速率。 SGD with Momentum 帶動量的mini SGD的更新方法如下 begin split v t amp r cdot v t alpha ...
2018-11-07 12:57 0 765 推薦指數:
附python代碼如下: 原始的pdf文檔如果需要可以在https://pan.baidu.com/s/1GhGu2c_RVmKj4hb_bje0Eg下載. ...
參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487(推薦) https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/1 ...
在訓練模型時,我們可以基於梯度使用不同的優化器(optimizer,或者稱為“優化算法”)來最小化損失函數。這篇文章對常用的優化器進行了總結。 BGD BGD 的全稱是 Batch Gradient Descent,中文名稱是批量梯度下降。顧名思義,BGD 根據整個訓練集計算梯度進行梯度下降 ...
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 ...
https://nndl.github.io/ch5.pdf 見5.4節 ...
一.優化器算法簡述 首先來看一下梯度下降最常見的三種變形 BGD,SGD,MBGD,這三種形式的區別就是取決於我們用多少數據來計算目標函數的梯度,這樣的話自然就涉及到一個 trade-off,即參數更新的准確率和運行時間。 1.Batch Gradient Descent (BGD) 梯度 ...
,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 ...
最近系統學習了神經網絡訓練中常見的gradient descent系列優化算法,現將學習筆記整理如下,主要包括: 1. 深度學習與單純的優化有何不同 深度學習可以簡單理解為減小(優化)損失函數的過程,這與單純的最優化一個函數十分相似,但深度學習並不是單純的最優化,主要區別是目標不同.深度 ...