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【深度学习】AdaGrad算法

深度学习优化方法-AdaGrad

  • 特点：

提供不同的学习率，针对每个参数的学习率都不同

  • 怎么计算：

每一个参数的每一次迭代的梯度取平方累加后在开方，用全局学习率除以这个数，作为学习率的动态更新。

  • 其他更新学习率的方法

梯度下降算法、
随机梯度下降算法（SGD）、
小批量梯度下降算法（mini-batch SGD）、
动量法（momentum）、
Nesterov动量法
他们有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习率进行更新

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