目錄 梯度下降法更新參數 Adam 更新參數 Adam + 學習率衰減 Adam 衰減的學習率 References 本文先介紹一 ...

簡介 Adam 優化算法的基本機制 Adam 算法和傳統的隨機梯度下降不同。隨機梯度下降保持單一的學習率（即 alpha）更新所有的權重，學習率在訓練過程中並不會改變。而 Adam 通過計算梯度的 ...

1. 前言 今天我們聊一聊機器學習和深度學習里面都至關重要的一個環節，優化損失函數。我們知道一個模型只有損失函數收斂到了一定的值，才有可能會有好的結果，降低損失方式的工作就是優化方法需要做的事。下面 ...

深度學習中的優化問題通常指的是：尋找神經網絡上的一組參數θ，它能顯著地降低代價函數J(θ)。針對此類問題，研究人員提出了多種優化算法，Sebastian Ruder 在《An overview ...

1.簡述 這篇文章是對Adam各種相關資料了解后進行一些精簡的內容。如果你想仔細研究某個技術請跳轉至unity相關頁面。 Adam官方頁面: https://unity3d.com/c ...

在上一篇博客《TensorFlow之DNN（一）：構建“裸機版”全連接神經網絡》 中，我整理了一個用TensorFlow實現的簡單全連接神經網絡模型，沒有運用加速技巧（小批量梯度下降不算哦）和正則化方 ...

1. Mini-batch梯度下降法 介紹 假設我們的數據量非常多，達到了500萬以上，那么此時如果按照傳統的梯度下降算法，那么訓練模型所花費的時間將非常巨大，所以我們對數據做如下處理： 如 ...

目前，深度神經網絡的參數學習主要是通過梯度下降法來尋找一組可以最小化結構風險的參數。在具體實現中，梯度下降法可以分為：批量梯度下降、隨機梯度下降以及小批量梯度下降三種形式。根據不同的數據量和參數量，可 ...

1. 梯度下降 沿着目標函數梯度的反方向搜索極小值。 式中，$\theta$是模型參數，$J(\theta)$目標函數（損失函數），$\eta$是學習率。 2. 隨機梯度下降（SGD） ...

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} - ...