深度学习之梯度降低算法(SGD,RMSProp,Adam)

时间 2020-05-11

标签深度学习梯度降低算法 sgd rmsprop adam 繁體版

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梯度降低算法改进 1. 优化遇到的问题 1.1 梯度消失 1.2 局部最优 1.3 参数初始化策略（复习） 2. 批梯度降低算法（Batch Gradient Descent） 3. Mini-Batch Gradient Descent 4. 批梯度降低与Mini-Batch梯度降低的区别 5. 梯度降低优化影响 6.大小选择 7. 指数加权平均 8. 动量梯度降低法 9. RMSProp 算法

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1. 梯度降低与优化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
2. 梯度下降优化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam
3. 各类梯度降低 bgd sgd mbgd adam
4. 梯度下降与优化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
5. [深度学习]梯度下降算法、优化方法（SGD,Adagrad,Adam...)
6. 训练过程--梯度降低算法（SGD、adam等）
7. 优化算法 - Adagrad、RMSprop、Adam - 梯度降低 - 自适应学习率
8. 梯度下降算法SGD
9. RMSprop、动量梯度下降法与Adam优化 [Andrew Ng 深度学习笔记]
10. 深度学习中的随机梯度降低(SGD)简介
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