深度学习笔记(四):常用优化算法分析比较及使用策略(SGD、SGDM、SGD with Nesterov Acceleration、AdaGrad、AdaDelta、Adam、Nadam),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
SGD with Nesterov Acceleration SGD 还有一个问题是困在局部最优的沟壑里面震荡。想象一下你走到一个盆地,四周都是略高的小山,你觉得没有下坡的方向,那就只能待在这里了。可是如果你爬上高地,就会发现外面的世界还很广阔。因此,我们不能停留在当前位置去观察未来的方向,而要向前一步、多看一步、看远一些。 (sou...
深度学习优化算法总结1、SGD2、SGDwithMomentum3、SGDwithNesterovAcceleration4、AdaGrad5、AdaDelta...Momentum、Adam、NAdam等。 深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展 Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) ...
SGD with momentum SGD with Nesterov Acceleration AdaGrad AdaDelta / RMSProp Adam NAdam AdamW 总结 优化算法大致可分为两大阵营:第一大阵营基于梯度下降,在深度学习领域很吃得开;第二大阵营则是基于牛顿法。 牛顿法的基本思想是利用迭代点处的一阶导数(梯度)和二阶导数(海森矩阵)对目标函数进行二次函数近似,然...
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SGD with Nesterov Acceleration AdaGrad AdaDelta / RMSProp Adam Nadam 请继续阅读: 2 Adam的两宗罪 可以看到,一代又一代的研究者们为了我们能炼(xun)好(hao)金(mo)丹(xing)可谓是煞费苦心。从理论上看,一代更比一代完善,Adam/Nadam已经登峰造极了,为什么大家还是不忘初心SGD呢?
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进一步，SGD with Nesterov Acceleration（Nesterov加速梯度下降）通过预估下一时间步的梯度方向，进而调整当前更新方向，避免了梯度下降法直接依赖累积梯度可能导致的性能损失，从而实现了更快的收敛速度。AdaGrad（自适应梯度）则通过计算累积梯度平方和来调整学习率，对不同参数采用不同的学习速率，以适应不同...
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