转自知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623
首先定义：待优化参数：，目标函数：
，初始学习率 ：
而后，开始进行迭代优化。在每个epoch
计算目标函数关于当前参数的梯度：
根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量：
，
计算当前时刻的下降梯度：
根据下降梯度进行更新：
掌握了这个框架，你可以轻轻松松设计自己的优化算法。步骤3、4对于各个算法都是一致的，主要的差别就体现在1和2上
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根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量：
，
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根据下降梯度进行更新：
掌握了这个框架，你可以轻轻松松设计自己的优化算法。步骤3、4对于各个算法都是一致的，主要的差别就体现在1和2上
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本文标题：2019-04-28 梯度下降
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