RMSProp算法的全稱叫 Root Mean Square Prop 均方根傳遞 ，是 Hinton 在 Coursera 課程中提出的一種優化算法，在上面的 Momentum 優化算法中，雖然初步解決了優化中擺動幅度大的問題。 為了進一步優化損失函數在更新中存在擺動幅度過大的問題，並且進一步加快函數的收斂速度，RMSProp算法對權重 W 和偏置 b 的梯度使用了微分平方加權平均數。優化后的效 ...
2022-04-18 14:39 0 1102 推薦指數：
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 ...
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：http ...
最終得到的訓練比較圖，如下，可以看出各種個優化器的： ...
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 ...
為： 但是可以看出它的上下波動很大，收斂的速度很慢。因此根據這些原因，有人提出了Momentum優化算 ...
0 - 引入 簡單的梯度下降等優化算法存在一個問題：目標函數自變量的每一個元素在相同時間步都使用同一個學習率來迭代，如果存在如下圖的情況（不同自變量的梯度值有較大差別時候），存在如下問題： 選擇較小的學習率會使得梯度較大的自變量迭代過慢 選擇較大的學習率會使得梯度較小的自變量迭代 ...
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 ...
1.1 動量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 優化成本函數J，還有一種算法叫做 Momentum，或者叫做動量梯度下降法，運行速度幾乎總是快於標准的梯度下降算法，簡而言之，基本的想法就是計算梯度的指數加權平均數，並利用該梯度更新你的權重。 使用動量梯度 ...
