Adam的原理
Adam是从2个算法脱胎而来的：AdaGrad和RMSProp，它集合了2个算法的主要优点，同时也做了自己的一些创新，大概有这么几个卖点： 计算高效，方便实现，内存使用也很少。 更新步长和梯度大小无关，只和alpha、beta_1、beta_2有关系。并且由它们决定步长的理论上限。 对目标函数没有平稳要求，即loss function可以随着时间变化 能较好的处理噪音样本，并且天然具有退火效果 能
相关文章
- 1. 2.7 Adam
- 2. Adam，Radma
- 3. RAdam VS Adam
- 4. adam和adamW
- 5. adam算法
- 6. SGD，Adam等优化器整理使用
- 7. adam相关的优化器
- 8. 机器学习常见优化方法（Optimizer）SGD，Momentum,Adagard,Adam原理
- 9. 神经网络常见优化算法(Momentum, RMSprop, Adam)的原理及公式理解, 学习率衰减
- 10. Adam优化器偏差矫正的理解
- 更多相关文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • BASE原理与最终一致性 - NoSQL教程
- • ☆技术问答集锦（13）Java Instrument原理
- • Java Agent入门实战（三）-JVM Attach原理与使用
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 安装cuda+cuDNN
- 2. GitHub的使用说明
- 3. phpDocumentor使用教程【安装PHPDocumentor】
- 4. yarn run build报错Component is not found in path “npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index“
- 5. 精讲Haproxy搭建Web集群
- 6. 安全测试基础之MySQL
- 7. C/C++编程笔记：C语言中的复杂声明分析，用实例带你完全读懂
- 8. Python3教程(1)----搭建Python环境
- 9. 李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 10. 阿里云ECS配置速记
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
