《機器學習從入門到入職》-不同梯度下降算法的比較-‘sgd‘, ‘rmsprop‘, ‘adagrad‘, ‘adadelta‘, ‘adam‘, ‘nadam‘
代碼鏈接： 待更新 實驗原理： 待更新 實驗結果： 實驗結論： 前提：硬件受限Epoch比較小；數據集比較小； 1.SGD理論上收斂時間短，但是效果不佳； 2.Adative相關的算法和向量法相關的算法效果都比較好； 3.optimizers的調優選擇效果比之前做實驗關於神經元深度/寬度的accuracy/loss的評分好； 問題解決： 1.」y_train = np_util
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