[机器学习 ] 优化器optimizer

lgy_keira

于 2018-09-12 19:15:06 发布

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分类专栏： machine learning

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本文介绍了五种常用的优化算法：SGD、SGD+momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam。SGD 是简单的梯度下降法；SGD+momentum 利用速度方向进行更新；AdaGrad 通过除以梯度平方项来调整步长，但步长可能过小；RMSProp 改进了 AdaGrad 的不足；Adam 结合了 RMSProp 和 momentum 的优点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

SGD：沿梯度方向更新
SGD+momentum ：沿速度方向更新，而不是沿梯度方向更新
AdaGrad : 除以梯度平方项。步长会越来越小，可能会卡再局部最优
RMSProp：修改了AdaGrad的梯度平方项，解决步长越来越小的问题
Adam : 相当于Rms prop + momentum
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