原文:優化器Optimizer

目前最流行的 種優化器:Momentum 動量優化 NAG Nesterov梯度加速 AdaGrad RMSProp Adam,所有的優化算法都是在原始梯度下降算法的基礎上增加慣性和環境感知因素進行持續優化 Momentum優化 momentum優化的一個簡單思想:考慮物體運動慣性,想象一個保齡球在光滑表面滾下一個平緩的坡度,最開始會很慢,但是會迅速地恢復動力,直到達到最終速度 假設又一定的摩擦 ...

2019-04-23 14:06 0 1363 推薦指數:

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各種優化Optimizer的總結與比較

1.梯度下降法(Gradient Descent)   梯度下降法是最基本的一類優化,目前主要分為三種梯度下降法:     標准梯度下降法(GD, Gradient Descent)     隨機梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)     批量 ...

Sat Dec 08 01:49:00 CST 2018 0 7496
pytorch的優化optimizer使用方法

如下: 一、探究問題: ①分模塊設計不同參數 ②優化如何自由添加自己參數與保留重要信息 ③整體模型如何 ...

Sat May 22 01:14:00 CST 2021 0 3895
optimizer_mode優化模式

查詢優化最主要的工作就是接受輸入的SQL以及各種環境參數、配置參數,生成合適的SQL執行計划(Execution Plan)。 Query Optimizer一共經歷了兩個歷史階段: RBO: Rule-Based Optimization 基於規則的優化 CBO ...

Fri May 01 08:27:00 CST 2015 0 2278
深度學習常用優化算法Optimizer詳解

一.優化算法簡述 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 ...

Wed Nov 11 01:32:00 CST 2020 0 671
 
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