引入 簡單的梯度下降等優化算法存在一個問題：目標函數自變量的每一個元素在相同時間步都使用同一個學習率來迭代，如果存在如下圖的情況 不同自變量的梯度值有較大差別時候 ，存在如下問題： 選擇較小的學習率會使得梯度較大的自變量迭代過慢 選擇較大的學習率會使得梯度較小的自變量迭代發散 因此，自然而然想到，要解決這一問題，不同自變量應該根據梯度的不同有不同的學習率。本篇介紹的幾種優化算法都是基於這個思想的 ...
2019-04-27 17:46 0 548 推薦指數：
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降，還有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等幾種優化器，都是什么呢，又該怎么選擇呢？ 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較，今天來學習一下：https://arxiv.org/pdf ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降，還有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等幾種優化器，都是什么呢，又該怎么選擇呢？ 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較，今天來學習一下：https://arxiv.org ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降，還有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等幾種優化器，都是什么呢，又該怎么選擇呢？ 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較，今天來學習一下：https://arxiv.org/pdf ...
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：http ...
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 ...
參考自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 常見的優化方法有如下幾種：SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam 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 ...
SGD SGD指stochastic gradient descent，即隨機梯度下降。是梯度下降的batch版本。 對於訓練數據集，我們首先將其分成n個batch，每個batch包含m個 ...
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 ...
