優化方法總結以及Adam存在的問題 SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam 年 月 日 : : 糖葫蘆君閱讀數 更多 分類專欄：算法深度學習 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 yinyu article details 文章目錄 ...
2019-09-12 21:25 0 476 推薦指數：
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 ...
深度學習最全優化方法總結比較（SGD，Adagrad，Adadelta，Ad ...
本文僅對一些常見的優化方法進行直觀介紹和簡單的比較，主要是一階的梯度法，包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手動指定學習速率的,而后面 ...
SGD: 此處的SGD指mini-batch gradient descent，關於batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具體區別就不細說了。現在的SGD一般都指 ...
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 ...
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個樣本。我們每次更新都利用一個batch的數據，而非整個訓練集。即： xt+1 ...
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 ...
