【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 关于鲁棒优化,各路大神知道多少,求给讲讲?04-29 影子猎人的传说04-29 两方面了解光伏逆变器04-29 优化算法库04-29 抖音上的短视频素材怎么找?_104-22
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。
天富注册 SERVICE 致力于四大热门领域,一站式配套全面解决装修环境搭建,您只需考虑企业经营,其它的请交给我们 立即前往 Now Go → 天富登录 CASE 企业形象展示的窗口,团队能量聚积、展示才华的舞台,伙伴携手共赢、价值创造的发源地 立即前往 Now Go →