梯度算法

本文探讨了优化深度学习模型的几种关键算法,包括批量、随机和小批量梯度下降。此外,还介绍了动量算法、AdaGrad、RMSProp和Adam等学习率调整策略,以及学习率退火技术如分段常数衰减、指数衰减和1/t衰减。这些方法对于提升模型训练效率和性能至关重要。

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一种寻找损失函数最小化的算法:批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降

 

梯度下降算法的优化方法:动量算法、adaGra、RMSProp、Adam

 

学习率退火:分段常数衰减、指数衰减、1/t衰减

 

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