【李宏毅】机器学习 笔记03（Tips of gradient descent）
1、Adagrad Adagrad是解决不同参数应该使用不同的更新速率的问题。Adagrad自适应地为各个参数分配不同学习率的算法。 公式如下： 2、Stochastic Gradient Descent(SGD:随机梯度下降) 如果使用梯度下降法(批量梯度下降法)，那么每次迭代过程中都要对个样本进行求梯度，所以开销非常大，随机梯度下降的思想就是随机采样一个样本来更新参数，那么计算开销就下降了
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