各類優化方法總結比較(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)

前言 這裏討論的優化問題指的是，給定目標函數f(x)，咱們須要找到一組參數x，使得f(x)的值最小。html 本文如下內容假設讀者已經瞭解機器學習基本知識，和梯度降低的原理。算法 Batch gradient descent 梯度更新規則: BGD 採用整個訓練集的數據來計算 cost function 對參數的梯度： 網絡     缺點: 因爲這種方法是在一次更新中，就對整個數據集計算梯度，因此

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