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：深度學習優化算法總結與實驗
深度學習優化算法最耳熟能詳的就是GD Gradient Descend 梯度下降，然后又有一個所謂的SGD Stochastic Gradient Descend 隨機梯度下降，其實還是梯度下降，只不過每次更新梯度不用整個訓練集而是訓練集中的隨機樣本。梯度下降的好處就是用到了當前迭代的一些性質，以至於總能較快找到駐點。而像遺傳算法等智能優化算法，則是基於巨大的計算資源上的。它們並不使用函數特性， ...
2020-08-04 18:51 0 725 推薦指數：
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