深度學習優化算法總結——從SGD到Adam
本文參考自：SGD、Momentum、RMSprop、Adam區別與聯系 上一篇博客總結了一下隨機梯度下降、mini-batch梯度下降和batch梯度下降之間的區別，這三種都屬於在Loss這個level的區分，並且實際應用中也是mini-batch梯度下降應用的比較多。為了在實際應用中彌補這種 ...
原文：從 SGD 到 Adam —— 常見優化算法總結
概覽 雖然梯度下降優化算法越來越受歡迎，但通常作為黑盒優化器使用，因此很難對其優點和缺點的進行實際的解釋。本文旨在讓讀者對不同的算法有直觀的認識，以幫助讀者使用這些算法。在本綜述中，我們介紹梯度下降的不同變形形式，總結這些算法面臨的挑戰，介紹最常用的優化算法，回顧並行和分布式架構，以及調研用於優化梯度下降的其他的策略。 Gradient descent 變體 有 種基於梯度下降的方法，主要區別是 ...
2020-06-01 20:23 0 606 推薦指數：
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