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[人工智能]20211104 深度学习：Optimization

文章目录

5个优化器

(1)SGD

在这里插入图片描述

(2)SGDM

参数改变的方向（调整loss的方向）不仅基于梯度下降方向，还基于上一次的方向
可以避免dradient算为0 ，就没办法往下继续
在这里插入图片描述

（3）Adagrad

在梯度较大时减小学习率，在梯度较小时，增大学习率
在这里插入图片描述

（4）RMSProp

Adagrad中的分母一直在累加，后面学习率会变太小，因此：
在这里插入图片描述

（5）Adam

RMSProp没有考虑为0的位置
Adam即考虑不会到一个梯度为0的地方，又考虑到学习率不会越来越小（太小）
在这里插入图片描述
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加:2021-11-10 12:23:57  更:2021-11-10 12:25:29 
 
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