各種優化器的比較 莫煩的對各種優化通俗理解的視頻 ...
一 TensorFlow中的優化器 tf.train.GradientDescentOptimizer:梯度下降算法 tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.MomentumOptimizer:動量梯度下降算法 tf.train.AdamOptimizer:自適應矩估計優化算法 tf.train.RMSPropOp ...
2018-11-26 20:13 0 3443 推薦指數:
各種優化器的比較 莫煩的對各種優化通俗理解的視頻 ...
1.簡介 torch.autograd.Variable是Autograd的核心類,它封裝了Tensor,並整合了反向傳播的相關實現 Varib ...
一、機器學習算法分類: 監督學習:提供數據和數據分類標簽。——分類、回歸 非監督學習:只提供數據,不提供標簽。 半監督學習 強化學習:嘗試各種手段,自己去適應環境和規則。總結經驗利用反饋,不斷提高算法質量 遺傳算法:淘汰弱者,留下強者,進行繁衍和變異穿產生更好的算法。 二、選擇機器學習 ...
Q1:什么是神經網絡? Q2:torch vs numpy Numpy:NumPy系統是Python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣,比Python自身的嵌套列表 ...
1. sigmod函數 函數公式和圖表如下圖 在sigmod函數中我們可以看到,其輸出是在(0,1)這個開區間內 ...
前面我們學習過了損失函數,損失函數Loss是衡量模型輸出與真實標簽之間的差異的。有了損失函數Loss,通過Loss根據一定的策略 來更新模型中的參數使得損失函數Loss逐步降低;這便是優化器optimizer的任務。本節優化器optimizer主要包括3方面內容,分別是(1)什么是優化器,優化器 ...
一、tensorflow常用的優化器 關於優化方法請查看:神經網絡DNN —— 優化算法。 前面模型訓練的的優化方法一直用的都是普通的梯度下降法,對應的優化器為tf.train.GradientDescentOptimizer,在tensorflow中優化器屬於class ...