神經網絡中的優化器 (tensorflow2.0)
在定義了損失函數之后，需要通過優化器來尋找最小損失，下面介紹一些常見的優化方法。 (BGD，SGD，MBGD，Momentum，NAG，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam，Adamax，Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent，GD) 1.1 ...
原文：【tensorflow2.0】優化器optimizers
機器學習界有一群煉丹師，他們每天的日常是： 拿來葯材 數據 ，架起八卦爐 模型 ，點着六味真火 優化算法 ，就搖着蒲扇等着丹葯出爐了。 不過，當過廚子的都知道，同樣的食材，同樣的菜譜，但火候不一樣了，這出來的口味可是千差萬別。火小了夾生，火大了易糊，火不勻則半生半糊。 機器學習也是一樣，模型優化算法的選擇直接關系到最終模型的性能。有時候效果不好，未必是特征的問題或者模型設計的問題，很可能就是優化算 ...
2020-04-13 10:52 0 2735 推薦指數：
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