【李宏毅】機器學習 筆記03（Tips of gradient descent）
1、Adagrad Adagrad是解決不同參數應該使用不同的更新速率的問題。Adagrad自適應地爲各個參數分配不同學習率的算法。 公式如下： 2、Stochastic Gradient Descent(SGD:隨機梯度下降) 如果使用梯度下降法(批量梯度下降法)，那麼每次迭代過程中都要對個樣本進行求梯度，所以開銷非常大，隨機梯度下降的思想就是隨機採樣一個樣本來更新參數，那麼計算開銷就下降了
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