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：一個框架看懂優化算法之異同 SGD/AdaGrad/Adam
Adam那么棒，為什么還對SGD念念不忘 一個框架看懂優化算法 機器學習界有一群煉丹師，他們每天的日常是： 拿來葯材 數據 ，架起八卦爐 模型 ，點着六味真火 優化算法 ，就搖着蒲扇等着丹葯出爐了。 不過，當過廚子的都知道，同樣的食材，同樣的菜譜，但火候不一樣了，這出來的口味可是千差萬別。火小了夾生，火大了易糊，火不勻則半生半糊。 機器學習也是一樣，模型優化算法的選擇直接關系到最終模型的性能。有時 ...
2019-07-03 21:16 0 584 推薦指數：
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