原文链接地址：http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52302426本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。1.SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradien

优化算法类型优化算法类型包括一阶优化法和二阶优化法：一阶优化法二阶优化法具体算法随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降法、Nesterov型动量随机下降法、Adagrad法、Adadelta法、RMSProp

从梯度下降、动量法、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta到Adam算法总结。1.优化与深度学习在一个深度学习问题中，我能通常会预先定义一个损失函数。

前言在训练模型时，会使⽤优化算法不断迭代模型参数以降低模型损失函数的值本节详细学习常用的优化算法梯度下降动量法AdaGrad算法RMSProp算法AdaDelta算法Adam算法1、优化算法的挑战优化算法的

更详细的可以看：深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）（醍醐灌顶！）

2.1GradientdescentBatchGradientDescentStochasticGradientDescentMini-batchGradientDescent2.2Momentum2.3Nesterovacceleratedgradient（NAG）2.4AdaGrad2.5Adadelta

MNIST识别情况比较引言各类优化器(Optimizer)介绍：1.BatchGradientDescent（BGD）2.Mini-BatchGradientDescent（MBGD）3.Momentum4.Adadelta5

这些常用的优化算法包括：梯度下降法（GradientDescent），共轭梯度法（ConjugateGradient），Momentum算法及其变体，牛顿法和拟牛顿法（包括L-BFGS），AdaGrad，Adadelta

本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种算法的效果比较选择哪种算法0.梯度下降法深入理解以下为个人总结，如有错误之处，各位前辈请指出。对于优化算法，优化的目标是网络模型中的参数θ（是一个集合，θ1、θ2、θ3......）目标函数为损失函数L=1/N∑Li（每个样本损失函数的叠加求均值）。这个损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，

机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。

拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。机器学习也是一样，模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能。有时候效果不好，未必是特征的问题或者模型设计的问题，很可能就是优化算法的问题。说到优化算法，入门级必从SGD学起，老

算法概述动量法：梯度转化为速度AdaGrad：每个参数反比于历史梯度平方总和的平方根RMSProp：AdaGrad的升级（将梯度积累替换为滑动平均）Adadelta：AdaGrad的升级（在RMSProp

高维变量的非凸优化2.优化算法2.1小批量梯度下降2.2批量大小选择2.3学习率调整2.3.1学习率衰减2.3.2学习率预热2.3.3周期性学习率调整2.3.4AdaGrad算法2.3.5RMSprop算法2.3.6AdaDelta

第七章网络优化与正则化第七章网络优化与正则化网络优化网格优化的难点网络结构多样性高维变量的非凸优化优化算法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整学习率衰减学习率预热周期性学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta

优化器的框架：目标函数关于当前参数的梯度;根据历史梯度计算一阶动量与二阶动量：;;计算当前时刻的下降梯度：;根据更新参数：;现在我们来一个个分析现有的优化器，如何套入以上的框架。简单来说，它们的区别就在于和的定义。SGD特点：没有使用动量，收敛慢，容易陷入局部极值。因为SGD没有利用动量，那它的梯度更新直接等于;没有利用动量;SGDwithMomentum带动量的SGD特点：利用了梯度的动量，收敛

机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。

2.1批量梯度下降法（BGD）2.2随机梯度下降法（SGD）2.3小批量梯度下降法（MBGD）3.优化方法3.1Momentum动量法3.2NAG算法3.3Adagrad算法3.4RMSprop算法3.5Adadelta

梯度下降1.1、Batch梯度下降1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、Mini-batch梯度下降2、梯度下降优化算法2.1、Momentum2.2、Nesterov加速梯度2.3、Adagrad2.4、Adadelta2.5

APIclassAdadeltaOptimizer：实现Adadelta算法的优化器。classAdagradDAOptimizer：用于稀疏线性模型的AdagradDualAveraging算法。

前言（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientdescent,以及mini-batchgradientdescent的具体区别就不细说了。现在的SGD

原标题：Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘（一）一个框架看懂优化算法“说到优化算法，入门级必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDelta，或者直接无脑用Adam。

深度学习中优化方法—momentum、NesterovMomentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam—订正说明（2019.6.25）：感谢评论留言的同学指正我的一些笔误，现把他们订正过来

技巧：网络的层数以及每一层神经元的个数优化器的选择：Adam，SGD，Adagrad,RMSprop,Adadelta学习率的更新：随着迭代次的增加，指数下降学习轮数的设定程序：mnist=input_data.read_data_sets

参考博客：*****深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化：****深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta

这些常用的优化算法包括：梯度下降法（GradientDescent），共轭梯度法（ConjugateGradient），Momentum算法及其变体，牛顿法和拟牛顿法（包括L-BFGS），AdaGrad，Adadelta

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？

机器学习初级重要概念数据的归一化计算z-score归一化min-max归一化动态学习率与动量的优化算法adadelta动量adamrmsprop神经网络的FP和BP的计算与推导激活函数是什么？

1：优化器机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。

optimizer：Adam，SGD，Adadelta。一般用Adam就可以。dropout：0.3,0.5,0.7,数据量多的时

目录梯度下降法动量法AdaGrad算法RMSProP算法AdaDelta算法Adam算法1.梯度下降法梯度下降法可以分为三种，批量梯度下降法（BGD）、小批量梯度下降（MBGD）、随机梯度下降法（SGD

优化问题可选解：optimizer优化算法总结-CSDN博客深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）从SGD到Adam——深度学习优化算法概览

网络优化应用中的两类难点问题网络优化优化算法小批量梯度下降批量大小KKK的选择学习率α\alphaα的调整学习率衰减学习率预热周期性学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta算法梯度估计修正动量法

TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/trainimage在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

比如最常用的随机梯度下降法(SGD)，还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等。下面通过具体的代码介绍一下优化器的使用方法。

基于动量的SGD（在SGD基础上做过优化）SGD+Nesterov+Momentum：基于动量，两步更新的SGD（在SGD+Momentum基础上做过优化）Adagrad：自适应地为各个参数分配不同学习速率Adadelta

minibatch梯度下降的比较如何选择minibatch的参数batchsize呢在TensorFlow中应用举例之前写过一篇文章：如何选择优化器optimizer里面对BGD，SGD，MBGD，Adagrad，Adadelta

TensorFlow中的优化器：详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

一、列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。

梯度下降优化基本公式：一、三种梯度下降优化框架这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本数。（一）BatchGradientDescent批/全量梯度下降每次更新模型参数时使用全部的训练样本。，为训练样本数优点：每次更新都会朝着正确的方向进行，最终能够保证收敛于极值点，因此更新比较稳定。缺点：每次的学习时间过长，训练集很大时会消耗大量内存，且不能进行在线模型参数更新。（二）S

文末给出算法的具体实现，心急的话可以直接跳到最后看写完了才发现有大神写过了，理论也更完备一些优势该方法不需要手动调整学习速率对超参数不敏感将对每个维度的学习率单独分离出来最小化梯度下降时的计算量对大梯度，噪声，不同架构具有很好的健壮性对本地或分布式环境都可很好的应用以下介绍一下该算法的一些背景知识学习率退火在验证准确率趋于平稳的时候降低学习率或者依据迭代了多少周期来控制学习率然而依然需要添加额外的

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf参考文章：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4ofgXmpFIen_Z7Qf6MEMeA1.SGDSGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新，是最常见的优化方法了。即：其中，是学习率，是梯度SGD完全依赖于当前batch的梯度，所以可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更新缺点：（正因为有这些缺点才让这么多大神发展出了后续的各种算法）选择合

和合适的数据结构,自主实现了深度学习框架(名为numpy-net).其支持全连接、卷积、池化、BatchNormalization、dropout、ResidualBlock等运算,Momentum、AdaDelta

优化器的用法目录优化器的用法Keras优化器的公共参数SGDRMSprop（优选RNN）Adagrad（自适应学习率）Adadelta（自适应学习率）AdamAdamaxNadam优化器(optimizer

优化器的用法目录优化器的用法Keras优化器的公共参数SGDRMSprop（优选RNN）Adagrad（自适应学习率）Adadelta（自适应学习率）AdamAdamaxNadam优化器(optimizer

2017年02月14日18:17:49generalAI阅读数：5422上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：StochasticGradientDescent(type:"SGD"),AdaDelta

1一阶优化算法这种算法使用各参数的梯度值来最小化或最大化损失函数E(x)，从而找到最合适的矩阵权重θ。最常用的一阶优化算法是梯度下降。2二阶优化算法二阶优化算法使用了二阶导数(也叫做Hessian方法)来最小化或最大化损失函数。由于二阶导数的计算成本很高，所以这种方法并没有广泛使用。1梯度下降的公式。网络更新参数的公式为：θ=θ−η×∇(θ).J(θ) ，其中η是学习率，∇(θ).J(θ)是损失函

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

深度学习优化算法总结1、SGD2、SGDwithMomentum3、SGDwithNesterovAcceleration4、AdaGrad5、AdaDelta/RMSProp6、Adam7、Nadam