深度學習中的優化算法總結
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 ...
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 ...
梯度下降法(Gradient descent)是一個一階最優化算法,通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值,必須向函數上當前點對應梯度(或者是近似梯度)的反方向的規 ...
梯度下降 由於梯度下降法中負梯度方向作為變量的變化方向,所以有可能導 致最終求解的值是局部最優解,所以在使用梯度下降的時候,一般需 要進行一些調優策略: 學習率的選擇: 學習率過大,表示每次 ...