目前最流行的5中优化器：Momentum(动量优化)、NAG(Nesterov梯度加速)、AdaGrad、RMSProp、Adam，所有的优化算法都是对梯度下降算法进行不断的优化，对原始梯度下降算法增加惯性和环境感知因素 Momentum优化 momentum优化的一个简单思想：考虑物体运动惯性，想 ...
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2019-04-23 14:24:30
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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？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.0 ...
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2018-12-08 15:38:43
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在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 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，Ada ...
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2018-11-13 00:12:26
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最近在学习神经网络的优化算法，发现网上有很多的算法介绍，但是却没有算法实现和实验对比，所以我就用python实现了BGD，SGD，MBGD，Momentum，Nesterov，Adagrad，RMSprop等算法，另外的Adam和NAdam算法是将Momentum，Nesterov，Adagrad几 ...
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2018-09-17 13:26:07
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? 多层感知机 随着层数越多，所需的节点数目下降,但是随着层数的增多又会出现其他的问题： 1. 过拟合 解决办法： DropOut 2. 参数难以调试 尤其是梯度下降的参数使用Adagrad、Adam、Adadelta等自适应的方法可以降低调试参数的负担。 3. 梯度弥散 使用Sigmoid在反向传 ...
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2018-05-13 13:34:41
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梯度下降优化基本公式：${\theta\leftarrow\theta \eta\cdot\nabla_\theta{J(\theta)}}$ 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。 Batch Gradient Descent 批/全量梯度下降每 ...
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2018-05-09 15:09:50
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前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们须要找到一组參数x。使得f(x)的值最小。 本文下面内容如果读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本号。 对于训练数据 ...
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2018-03-29 17:25:43
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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？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.0 ...
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2018-03-11 02:40:24
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写在前面：本宝宝好想只了解sgd,monument,adagrad,adam深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） ycszen 1 年前 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 ...
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2017-07-30 12:45:28
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1)、Adagrad一种自适应学习率算法，实现代码如下： cache += dx**2 x += - learning_rate * dx / (np.sqrt(cache) + eps) 这种方法的好处是，对于高梯度的权重，它们的有效学习率被降低了；而小梯度的权重迭代过程中学习率提升了。要注意的是 ...
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2017-07-25 00:59:46
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