SGD的優化：SGD+Momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、 RMSProp、Adam
1. SGD的不足： ①呈“之”字型，迂回前進，損失函數值在一些維度的改變得快（更新速度快），在一些維度改變得慢（速度慢）- 在高維空間更加普遍 ②容易陷入局部極小值和鞍點： 局部最小值： 鞍點： ③對於凸優化而言，SGD不會收斂，只會在最優 ...
原文：簡單解釋Momentum,RMSprop,Adam優化算法
我們初學的算法一般都是從SGD入門的，參數更新是： 它的梯度路線為： 但是可以看出它的上下波動很大，收斂的速度很慢。因此根據這些原因，有人提出了Momentum優化算法，這個是基於SGD的，簡單理解，就是為了防止波動，取前幾次波動的平均值當做這次的W。這個就用到理論的計算梯度的指數加權平均數，引進超參數beta 一般取 . ： beta和 beta分別代表之前的dW權重和現在的權重。 效果圖如下 ...
2018-12-27 13:47 0 638 推薦指數：
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