深度學習中從梯度降低到 Adam 的優化方法進化史（含相關函數編寫）

文章目錄 優化與深度學習 算法原理 一、梯度降低 隨機梯度降低 小批量隨機梯度降低 二、動量法 梯度降低的問題 指數加權移動平均 由指數加權移動平均理解動量法 三、AdaGrad 算法 四、RMSProp 算法 五、AdaDelta 算法 六、Adam 算法 低級API實現優化函數定義 導入庫和數據集 定義各類優化方法 定義損失函數 定義訓練函數 訓練 一、梯度降低 二、動量法 三、AdaGrad

>>阅读原文<<