深度学习:梯度下降算法改进

学习目标 目标 了解深度学习遇到的一些问题 知道批梯度下降与MiniBatch梯度下降的区别 知道指数加权平均的意义 知道动量梯度、RMSProp、Adam算法的公式意义 知道学习率衰减方式 知道参数初始化策略的意义 应用 无 深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决

>>阅读原文<<