优化算法、梯度下降、随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应法（Adagrad）、动量自适应（Adam）

概述：

在机器学习算法实践中，优化总是重头戏，也是最考验功底的地方。深度学习得益于后向传播的有效方式，往往普通的随机梯度下降优化就可以取得不错的训练效果，优化的重要性不像机器学习那么突出，大部分学者都聚焦于新模型或者新应用的创新。但是深度学习优化方面的研究也不少，很多方法也很有效，尤其在数据量较大的时候。常见的优化算法有随机梯度下降、动量、NAG等。

优化算法分为两类：其中一类是以动量为核心的算法；另一类是以自适应为核心的算法。当然，这两类算法之间也存在着一定的重叠。以动量为核心的算法更容易在山谷型的优化曲面中找到最优解，以自适应为核心的算法容易在各种场景下找到平衡。理论上，结合两种算法的效应应该更好，因此Adam和它的一些改进算法的效果通常不错，但是其计算量也响应增加一些，这一点在使用时同样需要靠权衡。

优化算法、梯度下降、SGD、Momentum、Adagrad、Adam相关推荐

DL之DNN优化技术：DNN优化器的参数优化—更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解、图表可视化比较
DL之DNN优化技术:DNN优化器的参数优化-更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解.图表可视化比较目录四种最优化方法简介优化器案例理解输出结 ...
DL之DNN：自定义MultiLayerNet(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能
DL之DNN:自定义MultiLayerNet(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能目录输出结果设计思 ...
深度学习的优化算法——梯度下降和随机梯度下降
深度学习的优化算法--梯度下降和随机梯度下降优化算法在深度学习中存在的问题优化在深度学习中有很多挑战,下面描述其中两个,局部最小值和鞍点. 1.局部最小值深度学习模型的目标函数可能存在若干极点- ...
【深度学习】——梯度下降优化算法（批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、Momentum、Adam）
目录梯度梯度下降常用的梯度下降算法(BGD,SGD,MBGD) 梯度下降的详细算法算法过程批量梯度下降法(Batch Gradient Descent) 随机梯度下降法(Stochastic ...
深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)
深度学习笔记(一):logistic分类深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现深度学习笔记(三):激活函数和损失函数深度学习笔记:优化方法总结深度学习笔记(四):循环神经 ...
优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)
本文介绍常见的一阶数值优化算法,这些方法在现代神经网络框架(tensorflow, caffe, torch)中已经是标准配置. 问题设系统参数为ω.对于样本i,其代价函数为Qi(ω).在n个样本组 ...
动手学深度学习——基础优化算法梯度下降，小批量随机梯度下降
一.梯度下降算法挑选一个初始值w0: 重复迭代参数t=1,2,3: 在接下来不断的更新w0,使它接近最优解: 具体来说,法则如下: wt等于wt的上一时刻减去η乘以损失函数关于wt的上一时刻的梯度. ...
NN学习技巧之参数最优化的四种方法对比（SGD, Momentum, AdaGrad, Adam）,基于MNIST数据集
前面几篇博文分析了每一种参数优化方案,现在做一个对比,代码参考斋藤的红鱼书第六章. 实验对mnist数据集的6万张图片训练,使用5层全连接神经网络(4个隐藏层,每个隐藏层有100个神经元),共迭代20 ...
一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam
Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) -- 一个框架看懂优化算法机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 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 ...
优化算法选择：SGD、SGDM、NAG、Adam、AdaGrad、RMSProp、Nadam
目录优化算法通用框架 SGD 系列:固定学习率的优化算法 SGD SGD (with Momentum) = SGD-M SGD(with Nesterov Acceleration)= NAG 自 ...

优化算法、梯度下降、SGD、Momentum、Adagrad、Adam

优化算法、梯度下降、随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应法（Adagrad）、动量自适应（Adam）

概述：

优化算法、梯度下降、SGD、Momentum、Adagrad、Adam相关推荐

最新文章

热门文章