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梯度下降算法 基于梯度的优化是优化一个函数的最终取值。输入参数，需要优化的函数是，基于梯度的优化即通过改变使得最大...
梯度下降优化基本公式： 一、三种梯度下降优化框架 这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本...
为什么我们需要BN 回顾梯度下降 我们知道，神经网路的优化方法都是基于梯度下降的思想，简言之，梯度下降优化方法有这...
优化算法：梯度下降，反向传播（BP）是梯度下降实现方法之一。
高级优化 “共轭梯度”，“BFGS”和“L-BFGS”是更复杂，更快速的优化θ的方法，可用于代替梯度下降。但是建议...
文章提出，在小样本数据下，基于梯度的优化算法失败的原因： 1、梯度优化算法无法在几步之内完成优化，特别是非凸问题，...
“梯度下降法”： （1）步长为0.1时的优化结果： 梯度收敛，但没有收敛到最小值。 （2）步长为100时的优化结果...
指数加权平均： 动量梯度下降法： RMSprop：和动量梯度下降法相似 adam优化算法：将动量梯度下降法和RMS...
--- layout: post title: 梯度下降算法小结 date: 2017-01-11 09:00:...
本文标题：7梯度优化小结
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