Mini-Batch 、Momentum、Adam算法的實現
Mini-Batch 1. 把訓練集打亂，但是X和Y依舊是一一對應的 2.創建迷你分支數據集 Momentum 1初始化 2動量更新參數 Adam Adam算法是訓練神經網絡中最有效的算法之一，它是RMSProp算法 ...
原文：Mini-batch 和batch的區別
原文地址：https: blog.csdn.net weixin article details 深度學習的優化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數更新有兩種方式。 第一種，遍歷全部數據集算一次損失函數，然后算函數對各個參數的梯度，更新梯度。這種方法每更新一次參數都要把數據集里的所有樣本都看一遍，計算量開銷大，計算速度慢，不支持在線學習，這稱為Batch gradient descent，批梯度下 ...
2019-10-26 15:56 0 777 推薦指數：
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