【算法笔记】深度学习中的优化器Optimizer算法(BGD,SGD,mBGD......) 编辑:佚名 日期:2024-04-15 11:57 / 人气: 随机梯度下降(SGD)是最经典和常用的优化算法之一,本文将重点介绍和解释SGD的概念、算法原理以及在深度学习中的应用和优缺点。1. 低计算成本:SGD每次仅使用一个样本或一批样本进行模型参数更新,相比于使用全部样本的批量梯度下降(BGD),计算成本更低。1. 动量法(Momentum):引入一个动量项,使更新方向在梯度变化较大的维度上具有一定的惯性,从而加速收敛并减少震荡。4. RMSprop:对Adagrad进行改进,通过平均梯度的平方来调整学习率,从而缓解训练过程中的震荡。SGD的原理相对简单。 上一篇:初中毕业出国哪个国家比较好? ← 下一篇:SEO全教程:手把手教你做SEO → 内容搜索 Related Stories 推荐内容 Recommended 社保基数达到1倍、1.3倍、2倍、3倍的社平工资?一脸懵圈?!这是什么意思呢?07-22 抖音短视频运营策略【重点部分】07-22 更好统筹新型城镇化和乡村全面振兴07-11 楼市利好政策接连出台 后续还有“大礼包”?07-11 01月03日湖人vs黄蜂数据统计-虎扑NBA原创报道07-11
随机梯度下降(SGD)是最经典和常用的优化算法之一,本文将重点介绍和解释SGD的概念、算法原理以及在深度学习中的应用和优缺点。1. 低计算成本:SGD每次仅使用一个样本或一批样本进行模型参数更新,相比于使用全部样本的批量梯度下降(BGD),计算成本更低。1. 动量法(Momentum):引入一个动量项,使更新方向在梯度变化较大的维度上具有一定的惯性,从而加速收敛并减少震荡。4. RMSprop:对Adagrad进行改进,通过平均梯度的平方来调整学习率,从而缓解训练过程中的震荡。SGD的原理相对简单。
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