NN學習技巧之參數最優化的四種方法對比（SGD, Momentum, AdaGrad, Adam）,基於MNIST數據集
前面幾篇博文分析了每一種參數優化方案，如今作一個對比，代碼參考齋藤的紅魚書第六章。web 實驗對mnist數據集的6萬張圖片訓練，使用5層全鏈接神經網絡（4個隱藏層，每一個隱藏層有100個神經元），共迭代2000次，下圖是損失函數隨着訓練迭代次數的變化：shell 能夠看到SGD是最慢的，而AdaGrad最快, 且最終的識別精度也更高，這並非必定的，跟數據也有關 貼出部分迭代過程變化：網絡 ===
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