優化算法 - Adagrad、RMSprop、Adam - 梯度降低 - 自適應學習率

優化算法 - Adagrad、RMSprop、Adam - 梯度降低 - 自適應學習率 Adagrad RMSprop Adam 爲了應對稀疏特徵在訓練過程當中參數難以更新的問題，各位大牛們提出了自適應學習率的方法。下面就對這些優化算法進行一個學習總結。html Adagrad Adagrad 的核心是加入了一個正則化因子，使得數據較爲稀疏的特徵的梯度變大，在數據較爲稠密的特徵的梯度減少，對於不一

>>阅读原文<<