深度學習：10種隨機梯度降低優化算法

深度學習框架（例如：TensorFlow，Keras，PyTorch）中使用的常見梯度降低優化算法。梯度降低是一種用於尋找函數最小值的優化方法。 它一般在深度學習模型中用於經過反向傳播來更新神經網絡的權重。算法 Vanilla SGD網絡 樸素隨機梯度降低（Vanilla SGD）經過將當前權重減去其梯度的因子（即，學習率）來更新權重。​框架 該方程式的變化一般被稱爲隨機梯度降低優化器。 它們有3

>>阅读原文<<