【深度學習】常用優化器總結
在訓練模型時，我們可以基於梯度使用不同的優化器（optimizer，或者稱為“優化算法”）來最小化損失函數。這篇文章對常用的優化器進行了總結。 BGD BGD 的全稱是 Batch Gradient Descent，中文名稱是批量梯度下降。顧名思義，BGD 根據整個訓練集計算梯度進行梯度下降 ...
原文：深度學習中幾種常用的優化器
參考： https: zhuanlan.zhihu.com p 推薦 https: blog.csdn.net qq article details https: zhuanlan.zhihu.com p 推薦 https: zhuanlan.zhihu.com p 一 隨機梯度下降法 Stochastic Gradient Descent, SGD 參數更新 注： 為學習率，可以隨着時間推移進行 ...
2022-02-01 14:28 0 881 推薦指數：
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深度學習中常用的優化器簡介 SGD mini-batch SGD 是最基礎的優化方法，是后續改良方法的基礎。下式給出SGD的更新公式 \[\theta_t = \theta_{t-1} - \alpha\nabla_\theta J(\theta) \] 其中\(\alpha ...
深度學習中幾種常用的模型
最近再從事深度學習方面的工作，感覺還有很多東西不是很了解，各種網絡模型的結構的由來還不是很清晰，在我看來所有的網絡都是一層層的卷積像搭積木一樣打起來的，由於還沒實際跑所以還沒很深刻感受到幾種網絡類型的區別，在此我想梳理一下幾種常見的網絡結構，加深一下理解。 本文轉自此 ...
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深度學習 - 常用優化算法
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常見的深度學習優化器
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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 ...