深度學習最優化方法之AdaGrad
總括 首先我們來看一下AdaGrad算法 我們可以看出該優化算法與普通的sgd算法差別就在於標黃的哪部分，採取了累積平方梯度。 簡單來講，設置全局學習率之後，每次通過，全局學習率逐參數的除以歷史梯度平方和的平方根，使得每個參數的學習率不同 作用 那麼它起到的作用是什麼呢？ 起到的效果是在參數空間更爲平緩的方向，會取得更大的進步（因爲平緩，所以歷史梯度平方和較小，對應學習下降的幅度較小），並且能夠使
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