深度學習中的優化方法（一）
寫在前面：梯度下降法是深度學習優化的基礎，因此本文首先探討一維優化算法，然后擴展到多維。本文根據《最優化導論》(孫志強等譯)的內容整理而來，由於筆者水平和精力有限，在此只是在簡單層面做一個理解，如果要追求更嚴謹的數學理論，請大家參考相關書籍。在本文中，我們討論目標函數為一元單值函數 \(f:R ...
原文：深度學習中的優化方法（二）
在上一篇文章中 深度學習中的優化方法 一 ZhiboZhao 博客園 cnblogs.com 我們主要講到了一維函數 f x :R rightarrow R 的優化方法，在實際情況中，待優化的函數往往是多維的 f x :R n rightarrow R ，因此本文我們來探討一下更普遍的多維函數的優化算法。 一 常用的優化算法總結 一階方法：隨機梯度下降 SGD 動量 Momentum 牛頓動量法 ...
2021-08-04 13:31 0 197 推薦指數：
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深度學習中幾種常用的優化器
參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487（推薦） https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/1 ...