SGD的優化：SGD+Momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、 RMSProp、Adam
1. SGD的不足： ①呈“之”字型，迂回前進，損失函數值在一些維度的改變得快（更新速度快），在一些維度改變得慢（速度慢）- 在高維空間更加普遍 ②容易陷入局部極小值和鞍點： 局部最小值： 鞍點： ③對於凸優化而言，SGD不會收斂，只會在最優 ...
原文：【python實現卷積神經網絡】優化器的實現（SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
代碼來源：https: github.com eriklindernoren ML From Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv D 帶stride padding 的具體實現：https: www.cnblogs.com xiximayou p .html 激活函數的實現 sigmoid softmax tanh relu leakyrelu elu selu softplus ：ht ...
2020-04-16 16:14 0 1341 推薦指數：
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