1 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 ...
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朴素的梯度下降的一些缺陷,有許多另外的變種算法被提出,其中一些由於在許多情況下表現優秀而得到廣泛使用,包 ...
2020-07-12 22:35 0 609 推薦指數:
1 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 ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什么呢,又該怎么選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org/pdf ...
深度學習最全優化方法總結比較(SGD,Adagrad,Adadelta,Ad ...
機器學習的常見優化方法在最近的學習中經常遇到,但是還是不夠精通.將自己的學習記錄下來,以備不時之需 基礎知識: 機器學習幾乎所有的算法都要利用損失函數 lossfunction 來檢驗算法模型的優劣,同時利用損失函數來提升算法模型. 這個提升的過程就叫做優化(Optimizer) 下面這個內容 ...
前言 這里討論的優化問題指的是,給定目標函數f(x),我們需要找到一組參數x(權重),使得f(x)的值最小。 本文以下內容假設讀者已經了解機器學習基本知識,和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent,即隨機梯度下降。是梯度下降 ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什么呢,又該怎么選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org/pdf ...
SGD SGD是深度學習中最常見的優化方法之一,雖然是最常使用的優化方法,但是卻有不少常見的問題。 learning rate不易確定,如果選擇過小的話,收斂速度會很慢,如果太大,loss function就會在極小值處不停的震盪甚至偏離。每個參數的learning rate都是相同 ...
最終得到的訓練比較圖,如下,可以看出各種個優化器的: ...