SGD-M

优化器| SGD/SGD-m/SGD-NAG/Adagrad/Adadelta/RMSProp/Adam/Nadam/Adamax

前言：最近准备复习一下深度学习的基础知识，开个专栏记录自己的学习笔记各种SGD和Adam优化器整理基本概念优化：最大化或最小化目标函数，具体指最小化代价函数或损失函数损失函数J(θ)=f(hθ(x)，y)，hθ(x)是由参数θ构成的网络输出梯度下降：为了使得损失函数达到最小所采取的方法或策略具体步骤：计算梯度，这里的梯度只损失函数在参数θ的梯度更新参数：根据计算的损失函数梯度，求更新后的参数（θ=
btee·2023-10-21 18:19

深度学习优化算法大全系列3:NAG(Nesterov Acceleration Gradient)

1.NAG与SGD-M的区别NAG全称为NesterovAcceleratedGradient，是在SGD-Momentum基础进一步优化所得。
bitcarmanlee·2022-11-20 06:07

6种机器学习中的优化算法：SGD,牛顿法,SGD-M,AdaGrad,AdaDelta,Adam

本文一共介绍6种机器学习中的优化算法：1.梯度下降算法（SGD）2.牛顿法3.SGD-M4.AdaGrad5.AdaDelta6.Adam1.梯度下降算法（SGD）用梯度下降算法最小化目标函数f(x)，梯度下降算法沿着梯度向量的反方向进行迭代以得到函数的极值点。参数迭代公式：其中，γ为学习率，参数初始值为x0,即起始位置。设置迭代停止条件：1.达到最大迭代次数2.梯度小于设定值2.牛顿法用牛顿法最
程序员鱼大·2020-08-18 16:45
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他