機器學習相關理論惡補一:梯度下降算法(SGD、Momentum、ADAM)

  常見的梯度下降算法有:全局梯度下降算法、隨機梯度下降算法、小批量梯度下降算法 基本表示方法爲:   但是梯度學習算法也會有一些問題,如學習率(即更新步長)的設定對於最終的求解效果有較大的影響,還有可能會陷入局部最優。爲了解決這些問題,便有人研究一些梯度下降的優化算法: Momentum(動量) 在一些比較多局部極值的函數,採用梯度下降會在這些地方進行徘徊,從而收斂速度回下降,在這中情況下我們添
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