原文:【TensorFlow】優化方法optimizer總結(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam)解析(十三)

本文僅對一些常見的優化方法進行直觀介紹和簡單的比較,主要是一階的梯度法,包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手動指定學習速率的,而后面的AdaGrad, RMSProp, Adam,就能夠自動調節學習速率。 SGD SGD全名 stochastic ...

2018-11-28 14:35 0 848 推薦指數:

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幾種優化方法的整理(SGDAdagradAdadeltaAdam

參考自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 常見的優化方法有如下幾種:SGDAdagradAdadeltaAdamAdamaxNadam 1. SGD SGD就是每一次迭代計算mini-batch的梯度,然后對參數進行更新,是最常見的優化 ...

Thu Mar 14 03:48:00 CST 2019 0 1101
深度學習(九) 深度學習最全優化方法總結比較(SGD,Momentum,Nesterov Momentum,AdagradAdadelta,RMSprop,Adam

前言 這里討論的優化問題指的是,給定目標函數f(x),我們需要找到一組參數x(權重),使得f(x)的值最小。 本文以下內容假設讀者已經了解機器學習基本知識,和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent,即隨機梯度下降。是梯度下降 ...

Wed Jan 17 06:08:00 CST 2018 0 12350
各種優化方法總結比較(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta

前言 這里討論的優化問題指的是,給定目標函數f(x),我們需要找到一組參數x,使得f(x)的值最小。 本文以下內容假設讀者已經了解機器學習基本知識,和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent,即隨機梯度下降。是梯度下降的batch版本。 對於訓練 ...

Thu Aug 23 04:08:00 CST 2018 0 3516
各種優化方法總結比較(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)

前言 這里討論的優化問題指的是,給定目標函數f(x),我們需要找到一組參數x,使得f(x)的值最小。 本文以下內容假設讀者已經了解機器學習基本知識,和梯度下降的原理。 Batch gradient descent 梯度更新規則: BGD 采用整個訓練集的數據來計算 cost ...

Tue Dec 19 00:13:00 CST 2017 0 7974
 
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