深度学习最优化方法之AdaGrad
总括 首先我们来看一下AdaGrad算法 我们可以看出该优化算法与普通的sgd算法差别就在于标黄的哪部分，采取了累积平方梯度。 简单来讲，设置全局学习率之后，每次通过，全局学习率逐参数的除以历史梯度平方和的平方根，使得每个参数的学习率不同 作用 那么它起到的作用是什么呢？ 起到的效果是在参数空间更为平缓的方向，会取得更大的进步（因为平缓，所以历史梯度平方和较小，对应学习下降的幅度较小），并且能够使
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