《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
相關文章
- 1. 深度學習最全優化方法總結比較（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
- 2. 深度學習最全優化方法總結比較（SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam）
- 3. 【深度學習】極值優化方法總結比較（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
- 4. 梯度下降優化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam
- 5. 梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 6. momentum、Adagrad、RMSProp、Adam梯度下降總結
- 7. 機器學習優化過程中的各種梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）
- 8. [深度學習]梯度下降算法、優化方法（SGD,Adagrad,Adam...)
- 9. 梯度降低與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 10. 優化算法選擇：SGD、SGDM、NAG、Adam、AdaGrad、RMSProp、Nadam
- 更多相關文章...
- • Memcached入門教程 - NoSQL教程
- • PHP 類型比較 - PHP教程
- • YAML 入門教程
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Duang!超快Wi-Fi來襲
- 2. 機器學習-補充03 神經網絡之**函數(Activation Function)
- 3. git上開源maven項目部署 多module maven項目（多module maven+redis+tomcat+mysql）後臺部署流程學習記錄
- 4. ecliple-tomcat部署maven項目方式之一
- 5. eclipse新導入的項目經常可以看到「XX cannot be resolved to a type」的報錯信息
- 6. Spark RDD的依賴於DAG的工作原理
- 7. VMware安裝CentOS-8教程詳解
- 8. YDOOK：Java 項目 Spring 項目導入基本四大 jar 包 導入依賴，怎樣在 IDEA 的項目結構中導入 jar 包 導入依賴
- 9. 簡單方法使得putty（windows10上）可以免密登錄樹莓派
- 10. idea怎麼用本地maven
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 深度學習最全優化方法總結比較（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
- 2. 深度學習最全優化方法總結比較（SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam）
- 3. 【深度學習】極值優化方法總結比較（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
- 4. 梯度下降優化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam
- 5. 梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 6. momentum、Adagrad、RMSProp、Adam梯度下降總結
- 7. 機器學習優化過程中的各種梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）
- 8. [深度學習]梯度下降算法、優化方法（SGD,Adagrad,Adam...)
- 9. 梯度降低與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 10. 優化算法選擇：SGD、SGDM、NAG、Adam、AdaGrad、RMSProp、Nadam