有许多种梯度下降算法,其中两种最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。在下述哪些场景中,会更加偏向于使用l-BFGS而不是SGD?场景1: 数据很稀疏场景2: 神经网络的参数数量较少A. 场景2 B. 都不会选择l-BFGS C. 场景1 D. 两种情况都是...
小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）：小批量梯度下降是批量梯度下降和随机梯度下降的一种折中方案。它每次更新时使用一部分（即小批量）训练数据来计算梯度。这种方法在减少计算量和提高收敛速度之间找到了一个平衡点。动量（Momentum）：动量方法引入了一个“速度”的概念，用于加速SGD在相关方向上移动，并抑...
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随机平均梯度算法 SAGA Point-SAGA 自适应调节学习率的随机梯度下降算法 Adagrad Adadelta Adam AdaMax Nad...
在求解神经网络算法的模型参数,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法。下面是我个人学习时对梯度下降的理解,如有不对的地方欢迎指出。 1、✌ 梯度定义 微积分我们学过,对多元函数的各个变量求偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得...
随机梯度下降算法SGD源于1951年Robbins 和Monro提出的随机逼近, 最初应用于模式识别和神经网络。这种方法在...
梯度下降算法是一种常用的优化算法,可以应用于多种机器学习问题中。以下是梯度下降算法的一些应用场景: 线性回归 梯度下降算法可以用于求解线性回归模型的最小二乘解。 逻辑回归 梯度下降算法可以用于求解逻辑回归模型的参数,以便进行二分类问题的预测。 支持向量机 ...
陷入局部最优解：梯度下降算法只能找到局部最优解，而非全局最优解。如果初始参数设置不当或损失函数存在多个局部最优解，算法可能会陷入一个较差的局部最优解中。为了解决这个问题，可以尝试使用不同的初始化策略、增加随机性或者使用一些优化技巧，如动量、Adam等。未进行特征缩放：如果输入特征的取值范围差异很大，...
【多选题】梯度下降的优化算法有哪些A. Momentum B. Adagrad C. RMSprop D. Adadelta 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 复制链接 新浪微博 分享QQ 微信扫一扫 微信内点击右上角“…”即可分享 反馈 收藏 举报参考答案: A B C D 复制 纠错 ...