CNN的Python實現——第五章：梯度降低法的最優化方法

第二部分 優化篇 文章目錄 第二部分 優化篇 第5章 基於梯度降低法的最優化方法 5.1 隨機梯度降低法SGD 5.2 基本動量法 5.3 Nesterov動量法 5.4 AdaGrad 5.5 RMSProp 5.6 Adam 5.7 AmsGrad 5.8 學習率退火 5.9 參數初始化 5.10 超參數調優 第5章 基於梯度降低法的最優化方法 梯度降低法的基本思想：若是要找到某函數的最小值，

>>阅读原文<<