文章目录 一、基本的梯度下降方法 (1)随机梯度下降法 SGD (2)批量梯度下降法 BGD (3)小批量梯度下降法 MBGD 二、Momentum 动量梯度下降 三、RMSprop 优化器 四、Adam 优化器 理论系列: 深度学习笔记(一):卷积层+**函数+池化层+全连接层 深度学习
SGD 虽然有凑数的嫌疑,不过还是把SGD也顺带说一下,就算做一个符号说明了。常规的随机梯度下降公式如下: 其中 是学习率, 是损失关于参数的梯度(有的资料中会写成 等形式),不过相比SGD,用的更多的还是小批量梯度下降(mBGD)算法,不同之处在于一次训练使用多个样本,然后取所有参与训练样本梯度的平均来更新参数,公式如...
2. SGD+Momentum(动量梯度下降):在SGD的基础上,引入一阶动量,增加惯性。SGD的缺点是参数更新方向只依赖于当前batch计算出的梯度,因此十分的不稳定。为了抑制SGD的震荡,可以在梯度下降的过程中加入惯性。t时刻的下降方向,不仅由当前点的梯度方向决定,还由此前的累积的梯度来决定。若当前的梯度方向与累积的历史梯度方向...
然而,目前主流的神经网络优化器(如SGD-M、Adam和AdamW等)虽然在缓解局部最优和加速收敛方面有所帮助,但其算法设计和参数选择均依赖于人工经验和实用技巧,缺乏对优化动态特性的解释与分析,难以从理论上保障RL训练的稳定性。 面对这一挑战,清华大学的研究团队提出了RL专用的神经网络优化方法——RAD优化器(Relativistic ...
一、LED静电失效原理: 由于环境中存在不同程度的静电,而静电感应或直接转移等形式,使LED芯片PN结两端积聚一定数量的极性相反的静电电荷,形成不同程度的静电电压。 当静电电压超过LED的最大承受值,静电电荷将以极短的时间在LED芯片的两个电极间放电,从而产生热量;在LED芯片内部的导电层、PN结发光层形成1400℃以上的高...