從Stochastic Gradient Descent到Adaptive Moment Estimation
引言 深度學習優化算法，基本的發展歷程就是： SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam 當說到優化算法時，我們說的是什麼？ 優化算法 對於優化算法，給定一個具有參數θ的目標函數，一般會定義爲損失函數，如 L = 1 / N ∑ L i L = 1/N ∑ Li L=1/N∑Li（每個樣本損失函數的疊加求均值。 那麼優化的目標
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