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自适应学习率调整算法

AdaGrad

独立调整模型所有参数的学习率，从训练过程的开始不断的减小learning rate
较大的梯度---rapid decrease 较小的梯度---relaticely small decrease

缺点是过度地降低了学习率,凸函数中性能更好

自适应学习率调整算法_第1张图片
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RMSProp

通过引入超参数alpha,控制量对历史梯度值的依赖程度
区别于AdaGrad将所有的梯度值叠加，RMSProp可避免训练过程中学习率过小

自适应学习率调整算法_第2张图片
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combine momentum with RMSProp

自适应学习率调整算法_第3张图片
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Adam

s for momentum
r for RMSProp

The most straightforward way to add momentum to RMSProp is to apply momentum to the rescaled gradients

自适应学习率调整算法_第4张图片
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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他