《机器学习从入门到入职》-不同梯度下降算法的比较-‘sgd‘, ‘rmsprop‘, ‘adagrad‘, ‘adadelta‘, ‘adam‘, ‘nadam‘
代码链接： 待更新 实验原理： 待更新 实验结果： 实验结论： 前提：硬件受限Epoch比较小；数据集比较小； 1.SGD理论上收敛时间短，但是效果不佳； 2.Adative相关的算法和向量法相关的算法效果都比较好； 3.optimizers的调优选择效果比之前做实验关于神经元深度/宽度的accuracy/loss的评分好； 问题解决： 1.”y_train = np_util
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