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各種神經網絡優化算法:從梯度下降,隨機梯度下架,批量隨機梯度下架,Adagrad,AdaDelta,Adam
時間 2021-01-02
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1 一階優化算法 這種算法使用各參數的梯度值來最小化或最大化損失函數E(x),從而找到最合適的矩陣權重θ。最常用的一階優化算法是梯度下降。 2 二階優化算法 二階優化算法使用了二階導數(也叫做Hessian方法)來最小化或最大化損失函數。由於二階導數的計算成本很高,所以這種方法並沒有廣泛使用。 1 梯度下降的公式。 網絡更新參數的公式爲:θ=θ−η×∇(θ).J(θ) ,其
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