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[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练

本片内容引自莫烦Python

常用的优化器有

SGD
Momentum
AdaGrad
RMSProp
Adam

SGD

下图是不使用优化器情况下，所有的数据直接抛给卷积神经网络去计算，这样会带来巨大的运算量。
[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练_第1张图片
所以我们提出了SGD的方式，将DATA分成一批一批的数据喂入网络，加速了神经网络的训练。
[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练_第2张图片

Momentum

传统的学习方式，W减去学习率成一个校正值，这种方法如下图一样，曲曲折折最终才能到达最优点。
[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练_第3张图片
我们提出Momentum对传统的方式进行改变，使其能平滑的即更快速的到达最优点。
[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练_第4张图片

AdaGrad

其实AdaGrad 思想也是使其更平滑的到达最优点，但是中间思想是与Momentum不同的，AdaGrad改变的是dx，dx是我们校正值，我们在矫正值上除以根号v就是相当于给dx的变化增加了阻力，即给w的变化增加了阻力。通过增加阻力的方式使曲线变得更加平滑。对于Momentum，按原作者的话就是使将以前的方式比作在平地上的行走摇摇晃晃，这时我们将其放在斜坡上，按照惯性它就会平滑的下落。

[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练_第5张图片

RMSProp

RMSProp则是结合了Momentum与AdaGrad的思想
[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练_第6张图片
不过我们发现，最终的公式只利用了m的左半部分在这里插入图片描述
所以进一步优化 我们提出了Adam 充分利用m的所有部分

Adam

[深度学习基础知识]优化器 optimizer 加速神经网络训练_第7张图片

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