深度学习：10种随机梯度降低优化算法

深度学习框架（例如：TensorFlow，Keras，PyTorch）中使用的常见梯度降低优化算法。梯度降低是一种用于寻找函数最小值的优化方法。 它一般在深度学习模型中用于经过反向传播来更新神经网络的权重。算法 Vanilla SGD网络 朴素随机梯度降低（Vanilla SGD）经过将当前权重减去其梯度的因子（即，学习率）来更新权重。​框架 该方程式的变化一般被称为随机梯度降低优化器。 它们有3

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