深度學習:梯度下降算法改進

學習目標 目標 瞭解深度學習遇到的一些問題 知道批梯度下降與MiniBatch梯度下降的區別 知道指數加權平均的意義 知道動量梯度、RMSProp、Adam算法的公式意義 知道學習率衰減方式 知道參數初始化策略的意義 應用 無 深度學習難以在大數據領域發揮最大效果的一個原因是，在巨大的數據集基礎上進行訓練速度很慢。而優化算法能夠幫助我們快速訓練模型，提高計算效率。接下來我麼就去看有哪些方法能夠解決

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