002 SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam、AMSGrad、NAG
參考 http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML2020/Optimization.pdf 變量解釋 目標：尋找使損失函 L ( θ ) L(\theta) L(θ)數最小的模型參數 θ \theta θ 模型參數 θ \theta θ、損失函數 L ( θ ) L(\theta) L(θ)、動量 m m m SGD(Stochastic grad
相關文章
- 1. 優化算法選擇：SGD、SGDM、NAG、Adam、AdaGrad、RMSProp、Nadam
- 2. 主流優化器 Optimizer 詳解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
- 3. 梯度下降優化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam
- 4. 優化方法總結：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam
- 5. 部分主流優化函數講解（SGD,AdaGrad，RMSProp,Adam）
- 6. 梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 7. 梯度降低與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 8. 最優化方法系列：Adam+SGD-AMSGrad
- 9. tensorflow2 5種優化器 SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鳶尾花數據集中的對比
- 10. 深度學習——優化器算法Optimizer詳解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
- 更多相關文章...
- • R 數據框 - R 語言教程
- • C# 哈希表（Hashtable） - C#教程
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 優化算法選擇：SGD、SGDM、NAG、Adam、AdaGrad、RMSProp、Nadam
- 2. 主流優化器 Optimizer 詳解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
- 3. 梯度下降優化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam
- 4. 優化方法總結：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam
- 5. 部分主流優化函數講解（SGD,AdaGrad，RMSProp,Adam）
- 6. 梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 7. 梯度降低與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 8. 最優化方法系列：Adam+SGD-AMSGrad
- 9. tensorflow2 5種優化器 SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鳶尾花數據集中的對比
- 10. 深度學習——優化器算法Optimizer詳解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）