本文基於tensorflow-v1.15分支，簡單分析下TensorFlow中的優化器。 當我們調用optimizer.minimize()時，其內部會調用兩個方法compute_gradients()和apply_gradients()，分別用來計算梯度和使用梯度更新權重，其核心邏輯 ...

Tensorflow:1.6.0 優化器（reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628） I: tf.train.GradientDescentOptimizer ...

一：概念 　　- 在 索引建立之后，一條語句可能會命中多個索引，這時，索引的選擇，就會交由 優化器 來選擇合適的索引。 　　- 優化器選擇索引的目的，是找到一個最優的執行方案，並用最小的代價去執行語句。 二：優化器選擇索引的原則？ 　　- 在數據庫里面，掃描行數是影響執行代價的因素 ...

神經網絡的復雜度 1.空間復雜度 層數 = 隱藏層的層數 + 1個輸出層 總參數 = 總w + 總b 2.時間復雜度 乘加運算次數 = 總w 指數衰減學習率 ...

優化算法的選擇直接關系到最終模型的性能。有時候效果不好，未必是特征的問題或者模型設計的問題，很可能就是 ...

一、TensorFlow中的優化器 tf.train.GradientDescentOptimizer：梯度下降算法 tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.MomentumOptimizer ...

優化器總結 機器學習中，有很多優化方法來試圖尋找模型的最優解。比如神經網絡中可以采取最基本的梯度下降法。 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一類優化器，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 ...

在定義了損失函數之后，需要通過優化器來尋找最小損失，下面介紹一些常見的優化方法。 (BGD，SGD，MBGD，Momentum，NAG，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam，Adamax，Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent，GD) 1.1 ...