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 ...
原文：深度學習 - 常用優化算法
批量梯度下降BGD Batch Gradient Descent 更新公式： theta theta eta sum i m nabla g theta x i,y i 其中，m 為樣本個數 優點：每次更新都會朝着正確的方向進行，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：每次學習時間過長，並且如果訓練集很大以至於需要消耗大量的內存，不能進行在線模型參數 ...
2019-05-09 21:57 1 973 推薦指數：
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