梯度下降算法改进

最新推荐文章于 2023-06-15 14:06:57 发布
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文章标签： 算法 深度学习 人工智能
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本文介绍了两种改进梯度下降算法的方法：动量法和自适应梯度。动量法通过累加历史梯度信息更新梯度，能帮助冲出局部最小点和鞍点；自适应梯度则通过调整不同方向上的步长来减少振荡，加快优化过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.动量法

目标:改进梯度下降算法存在的问题，即见效振荡，加速通向谷底。

改进思想：利用累加历史梯度信息更新梯度。

优势：可以冲出局部最小点和鞍点，找到最优解。

2.自适应梯度

思想：减小振荡方向步长，增大平坦方向步长来减小振荡，加速通往谷底。

3Adam

 

XZKEKEO
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