深度學習各類優化函數詳解

深度學習中有衆多有效的優化函數，好比應用最普遍的SGD，Adam等等，而它們有什麼區別，各有什麼特徵呢？下面就來詳細解讀一下html 1、先來看看有哪些優化函數 BGD 批量梯度降低 所謂的梯度降低方法是無約束條件中最經常使用的方法。假設f(x)是具備一階連續偏導的函數，如今的目標是要求取最小的f(x) : min f(x)web 核心思想：負梯度方向是使函數值降低最快的方向，在迭代的每一步根據負

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