神經網絡優化器

本博客介紹了神經網絡訓練過程中的常見優化策略，並進行了分析和對比，包括梯度下降、小批量梯度下降、動量梯度下降、RMSProp、Adam 等。下面貼出的代碼地址能幫助讀者更詳細地理解各優化器的實現過程，原理和功能。 代碼地址： https://github.com/SkalskiP/ILearnDeepLearning.py 神經網絡陷阱： （1）局部極小值：優化器極易陷入局部極小值從而無法找到全局

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