深度學習 優缺點
神經網絡在發展過程中，經歷了3次起伏，這很重要的原因在於神經網絡的優缺點在不同時代得以體現。在理論上講，只包含單層隱藏層神經網絡，可以擬合任何函數，然后這在實際情況中是不常用的。往往采用含多層隱藏層的神經網絡來對數據進行擬合。一、缺點及有效的措施1、在早期，由於BP算法還沒有發明，並且當時的計算 ...
原文：深度學習的優化器（各類 optimizer 的原理、優缺點及數學推導）
深度學習優化器 深度學習中的優化器均采用了梯度下降的方式進行優化，所謂煉丹我覺得優化器可以當作灶，它控制着火量的大小 形式與時間等。 初級的優化器 首先我們來一下看最初級的灶台 元 Batch Gradient Descent BGD 名字叫做批梯度下降，實際上每次迭代會使用全部的數據來更新梯度 應該是取所有數據的平均梯度 ，具體公式如下： theta theta eta cdot nabla t ...
2021-06-30 20:58 0 740 推薦指數：
相關推薦
深度學習常用優化器算法Optimizer詳解
一.優化器算法簡述 首先來看一下梯度下降最常見的三種變形 BGD，SGD，MBGD，這三種形式的區別就是取決於我們用多少數據來計算目標函數的梯度，這樣的話自然就涉及到一個 trade－off，即參數更新的准確率和運行時間。 1.Batch Gradient Descent （BGD） 梯度 ...
深度學習領域最常用的10個激活函數，一文詳解數學原理及優缺點
激活函數是神經網絡模型重要的組成部分，本文作者Sukanya Bag從激活函數的數學原理出發，詳解了十種激活函數的優缺點。 激活函數（Activation Function）是一種添加到人工神經網絡中的函數，旨在幫助網絡學習數據中的復雜模式。類似於人類大腦 ...
機器學習各類算法的優缺點
目錄 1.邏輯回歸 2.支持向量機 3.決策樹 4.KNN算法 5.朴素貝葉斯算法 6.隨機森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神經網絡 ...
深度學習——優化器算法Optimizer詳解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
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 ...
莫煩pytorch學習筆記（七）——Optimizer優化器
各種優化器的比較 莫煩的對各種優化通俗理解的視頻 ...
Pytorch框架學習---（4）優化器Optimizer
本節講述Pytorch中torch.optim優化器包，學習率、參數Momentum動量的含義，以及常用的幾類優化器。【Latex公式采用在線編碼器】 優化器概念：管理並更新模型所選中的網絡參數，使得模型輸出更加接近真實標簽。 目錄 1. ...
優化器Optimizer
目前最流行的5種優化器：Momentum(動量優化)、NAG(Nesterov梯度加速)、AdaGrad、RMSProp、Adam，所有的優化算法都是在原始梯度下降算法的基礎上增加慣性和環境感知因素進行持續優化 Momentum優化 momentum優化的一個簡單思想：考慮物體運動 ...