其实应该叫做指数加权平均梯度下降法。...

发展历史 标准梯度下降法的缺陷如果学习率选的不恰当会出现以上情况 因此有一些自动调学习率的方法。一般来说，随着迭代次数的增加，学习率应该越来越小，因为迭代次数增加后，得到的解应该比较靠近最优解，所以要缩小步长η，那么有什么公式吗？比如：，但是这样做后，所有参数更新时仍都采用同一个学习率，即学习率不能...

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个...

momentum对于w的更新公式：http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/solver.html...

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在SebastianRuder的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个...

Mini-Batch1.把训练集打乱，但是X和Y依旧是一一对应的importnumpyasnpa=np.random.randn(3,3)print(a)b=list(np.random.permutation(3))#生成无序的数字0-2之间print(b)a_shuffled=a[b]#通过索引迭代生成打乱的apr...

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 CC4.0BY-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/y...