改善深層神經網絡的優化算法：mini-batch梯度下降、指數加權平均、動量梯度下降、RMSprop、Adam優化、學習率衰減
1.mini-batch梯度下降 在前面學習向量化時，知道了可以將訓練樣本橫向堆疊，形成一個輸入矩陣和對應的輸出矩陣： 當數據量不是太大時，這樣做當然會充分利用向量化的優點，一次訓練中就可以將所有訓練樣本涵蓋，速度也會較快。但當數據量急劇增大，達到百萬甚至更大的數量級時，組成的矩陣將極其龐大 ...
原文：【零基礎】神經網絡優化之動量梯度下降
一 序言 動量梯度下降也是一種神經網絡的優化方法，我們知道在梯度下降的過程中，雖然損失的整體趨勢是越來越接近 ，但過程往往是非常曲折的，如下圖所示： 特別是在使用mini batch后，由於單次參與訓練的圖片少了，這種 曲折 被放大了好幾倍。前面我們介紹過L 和dropout，它們要解決的也是 曲折 的問題，不過這種曲折指的是求得的W和b過於擬合訓練數據，導致求解曲線很曲折。動量梯度下降所解決的曲 ...
2019-10-29 11:01 0 298 推薦指數：
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