面试问题

作者: 渡猫 | 来源:发表于2019-06-20 11:16 被阅读0次

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L1, L2正则化区别

全面的L1L2详解

sgd与adam

sgd
$w=w-dw$
随机梯度下降，震荡较大
adam
$v=\beta_1 v+(1-\beta_1)dw$
$v^{corrected}=\frac{v}{1-\beta^t_1}$
$s=\beta_2s+(1-\beta_2)(dw)^2$
$s^{corrected}=\frac{s}{1-\beta^t_2}$
$w=w-\frac{\alpha v^{corrected}}{\sqrt{s^{corrected}}+\epsilon}$

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