L21 Momentum RMSProp等优化方法

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L21 Momentum RMSProp等优化方法

airfoil4755 下载链接:https://pan.baidu.com/s/1YEtNjJ0_G9eeH6A6vHXhnA 提取码:dwjq 11.6 Momentum 在 Section 11.4 中,我们提到,目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向.因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent).在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量.然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问…

深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)

深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度学习笔记(一):logistic分类深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现深度学习笔记(三):激活函数和损失函数深度学习笔记:优化方法总结深度学习笔记(四):循环神经网络的概念,结构和代码注释深度学习笔记(五):LSTM 深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型…

[转载]机器学习优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

[转载]机器学习优化方法总结:SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/76725843 这篇博客格式不好直接粘贴,就不附原文了. 有几个点可以注意下,原文没有写的很清楚: 优化方法的作用是什么? 可以说,没有优化方法,机器学习模型一般一样可以执行,所以说它并不是必须的.但是优化方法可以动态调整学习率以及影响迭代中参数调整的方向和幅度,可以加速收敛,是对原方法的一种优化.…

深度学习常见的优化方法(Optimizer)总结:Adam,SGD,Momentum,AdaGard等

机器学习的常见优化方法在最近的学习中经常遇到,但是还是不够精通．将自己的学习记录下来,以备不时之需基础知识: 机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣,同时利用损失函数来提升算法模型．这个提升的过程就叫做优化(Optimizer) 下面这个内容主要就是介绍可以用来优化损失函数的常用方法常用的优化方法(Optimizer): 1.SGD&BGD&Mini-BGD: SGD(stochastic gradient descent):随机梯度下…

优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)

优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW,LazyAdam) 2019年05月29日 01:07:50 糖葫芦君阅读数 455更多分类专栏: 算法深度学习版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/90476956 文章目录优化方法概述 1.整体…

深度学习优化算法Momentum RMSprop Adam

一.Momentum 1. 计算dw.db. 2. 定义v_db.v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)db \] 3. 更新dw.db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二.RMSprop 1. 计算dw.db. 2. 定义s_db.s_dw (这里的平方是元素级的) \[ s_{dw}=\beta s_{dw}+(1…