Tensorflow-各种优化器总结与比较
机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三种梯度下降法:标准梯度下降法(GD,GradientDesce...
佚名 2024-05-13 87次浏览
机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三种梯度下降法:标准梯度下降法(GD,GradientDesce...
佚名 2024-05-13 87次浏览
蓝海大脑高性能计算服务器研究人员表示:常见的优化器:SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta,RMSprop、Adam、AdamW优化器等。SGD是随机梯度...
佚名 2024-05-06 139次浏览
机器学习的优化(目标),简单来说是:搜索模型的一组参数w,它能显著地降低代价函数J(w),该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估(经验风险)和额外的正则化(结构风险)。与传统优化不同,它不是简单地根...
佚名 2024-04-29 103次浏览
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佚名 2024-02-28 68次浏览
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