深度學習最全優化方法總結比較（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）(轉)
深度學習最全優化方法總結比較（SGD，Adagrad，Adadelta，Ad ...
原文：深度學習最全優化方法總結比較及在tensorflow實現
版權聲明：本文為博主原創文章，遵循 CC . BY SA 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接：https: blog.csdn.net u article details 梯度下降算法針對凸優化問題原則上是可以收斂到全局最優的，因為此時只有唯一的局部最優點。而實際上深度學習模型是一個復雜的非線性結構，一般屬於非凸問題，這意味着存在很多局部最優點 鞍點 ，采用梯度下降算法可能會陷 ...
2019-09-05 09:41 0 443 推薦指數：
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