李宏毅深度學習筆記-Adagrad算法
李宏毅深度學習筆記 https://datawhalechina.github.io/leeml-notes 李宏毅深度學習視頻 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF 普通的梯度下降法 學習率\(\eta\)是個超參數需要人工調整 ...
原文：深度學習之AdaGrad算法
AdaGrad 算法根據自變量在每個維度的梯度值調整各個維度的學習率，從而避免統一的維度難以適應所有維度的問題。 特點： 小批量隨機梯度按元素累加變量，出現在學習率的分母項中。 若目標函數有關自變量的偏導數一直都較大，那么學習率下降較快 反之亦然。 若迭代早期下降過快 當前解仍然不佳，可能導致很難找到有效解。 一 算法初解 實現AdaGrad算法，使 的學習率為 . 。輸出的 變量的迭代軌跡較平滑 ...
2020-04-02 21:00 0 2022 推薦指數：
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