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.1B.问答系统C.DropoutD.都不会选择l-BFGS 相关知识点: 试题来源: 解析 C ...
梯度下降算法有多种变体，每种变体都在不同的场景下具有优势。以下是一些常见的梯度下降算法变体：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：在每一次更新时，使用全部的训练数据集来计算梯度。这种方法在数据集较小时可以快速收敛，但在数据集很大时，每次更新都会非常耗时。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SG...
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...
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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...
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 ...
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...
(2)通常采用全局最优化算法与BP算法相结合的方法,例如,模拟退火算法、遗传算法等,同时还可以采取以下措施:a、选择合适的初始权值;b、给权值加以扰动;c、在网络的学习样本中适当加些噪声,避免网络依靠死记的办法来学习;d、网络的输出与样本之间的差小于给定的允许误差范围时,则对此样本神经网络不再修正其权值,以此...
【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 ...