深度学习学习笔记：最优化方法SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam

最新推荐文章于 2022-03-01 09:37:30 发布
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分类专栏： 深度学习学习笔记
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本文详细介绍了六种常见的最优化方法，包括SGD、Momentum、Nesterov、AdaGrad、RMSProp和Adam，每种方法都有其独特的特性和适用场景，是深度学习和机器学习中不可或缺的一部分。

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以下素材全部整理于：博主BVL10101111 。话不多说，直接上图。

1、 最优化方法之SGD

2、 最优化方法之Momentum（动量）

3、最优化方法之Nesterov(牛顿动量)

4、 最优化方法之AdaGrad

5、最优化方法之RMSProp

6、 最优化方法之Adam

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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
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本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
3.6 PyTorch 神经网络的优化器Optimizer(SGD/Momentum/AdaGrad/RMSProp/Adam)
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本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理 本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！ ...
深度学习优化方法：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam
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CS231n作业笔记2.3：优化算法Momentum, RMSProp, Adam
silent56_th的博客
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CS231n简介详见 CS231n课程笔记1：Introduction。 本文都是作者自己的思考，正确性未经过验证，欢迎指教。作业笔记本部分实现的是Momentum，RMSProb, Adam三种优化算法，优化算法是用于从随机点出发，逐渐找到局部最优点的算法。关于各种优化算法的详细介绍，请参考CS231n课程笔记6.1：优化迭代算法之SGD,Momentum,Netsterov Momentum
【Deep Learning 】深度模型中的优化问题（二）Momentum（动量）
It’s All Uphill From Here
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本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章的Momentum（动量）方法。主要参考Deep Learning 一书。  Momentum ( 动量） 上图中：首先，按照原来的更新方向更新一步（棕色线），然后在该位置计算梯度值（红色线），然后用这个梯度值修正最终的更新方向（绿色线）。 上图中描述了两步的更新示意图，其中蓝色线是标准momentum更新路径。 ④ 结论： 1.动量方法...
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silent56_th的博客
03-02 8424
CS231n简介详见 CS231n课程笔记1：Introduction。 注：斜体字用于注明作者自己的思考，正确性未经过验证，欢迎指教。优化迭代算法写在前面：Karpathy推荐Adam作为默认算法，如果full batch的话，在去除所有噪声的情况下尝试L-BFGS（一种二阶优化算法，详情请自行搜索）。关于优化算法的实现请参考CS231n作业笔记2.3：优化算法Momentum, RMSPro
深度学习调参技巧：Mini-batch, Momentum与Adam算法解析
笔记中讨论了mini-batch的概念、指数加权平均、Adam优化算法、学习率衰减、神经网络的局部最优问题，以及在模型训练中遇到的drop测试题和bias/variance问题，并提到了He初始化方法。" 1. **Mini-Batch**： Mini-...
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优化方法SGD/AdaGrad/RMSProp
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Deep Learning 最优化方法之Momentum（动量）
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