梯度降低，隨機梯度降低，小批量梯度降低，動量梯度降低的區別

在調整模型更新權重和誤差參數的方式時，你是否考慮過哪一種優化算法能使模型產生更好且更快的效果？應該用梯度降低，隨機梯度降低，仍是Adam方法？算法 這篇文章介紹了不一樣優化算法之間的主要區別，以及如何選擇最佳的優化方法。網絡 優化算法的功能，是經過改善訓練方式，來最小化(或最大化)損失函數E(x)。函數 模型內部有些參數，是用來計算測試集中目標值Y的真實值和預測值的誤差程度的，基於這些參數，就造成

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