深度学习各类优化器详解(动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta
文章目录深度学习梯度更新各类优化器详细介绍一、前言:二、梯度下降变形形式1、批量归一化(BGD)2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降(MBGD)三、梯度下降遇到的困难四、梯度下降优化算法1、动...
佚名 2024-04-15 58次浏览
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佚名 2024-04-15 58次浏览
深度学习常用优化器学习总结常用优化器SGDRMSPropAdam基本思想:通过当前梯度和历史梯度共同调节梯度的方向和大小我们首先根据pytorch官方文档上的这个流程来看吧(1)最基础的梯度反向传播过...
佚名 2024-03-11 78次浏览
在上一篇文章里,我们介绍了AdaGrad,引入了二阶动量来调整不同参数的学习速率,同时它的缺点就是不断地累加二阶动量导致最终学习率会接近于0导致训练提前终止,RMSProp主要针对这个问题进行了优化。...
佚名 2024-03-04 140次浏览
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