开丰娱乐-开丰注册登录绿色站

0898-08980898  13876453617

网站公告
诚信为本,市场在变,诚信永远不变...

分享本站:

开丰资讯

0898-08980898
传真:0000-1234-5678
邮件:admin@youweb.com
客服:

行业新闻

您当前的位置: 首页 > 开丰资讯 > 行业新闻

深度学习中的优化器算法

点击数:     更新时间:2024-04-15 12:11:00

在深度学习中,优化器算法用于调整模型的参数以最小化损失函数。常见的优化器算法包括随机梯度下降(SGD)、动量法(Momentum)、AdaGrad、RMSProp和Adam等。 随机梯度下降(SGD)是最基本的优化器算法之一,它在每个训练样本上计算梯度并更新参数。然而,SGD的收敛速度较慢,并且容易陷入局部最优。 动量法(Momentum)通过引入动量项来加速收敛速度。它基于梯度的移动指数加权平均,使梯度的摆动幅度更加平缓。动量法的更新公式为:v=0.8v - 0.2?w, w=w - αv,其中v表示动量,?w表示梯度,α表示学习率。 AdaGrad算法根据参数的历史梯度信息来调整学习率。它对于稀疏数据和非平稳目标函数效果较好,但在训练过程中学习率会不断减小,可能导致训练过早停止。 RMSProp算法通过对梯度的平方进行指数加权平均来调整学习率。它可以自适应地调整学习率,适用于非平稳目标函数。 Adam算法是一种结合了动量法和RMSProp的优化器算法。它不仅计算每个参数的对应学习率,还计算每个参数的对应动量变化并独立存储。Adam算法在实践中表现良好,被广泛应用于深度学习中。 总结来说,深度学习中的优化器算法有多种选择,每种算法都有其优点和适用场景。根据具体的问题和数据集特点,选择合适的优化器算法可以提高模型的训练效果和收敛速度。 #### 引用[.reference_title] - *1* [深度学习 优化算法](https://blog.csdn.net/u012655441/article/details/121029471)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [深度学习之优化器(优化算法)](https://blog.csdn.net/qq_38375203/article/details/125142769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [深度学习常见的优化算法](https://blog.csdn.net/qq_41296039/article/details/125194889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
客服头部
0898-08980898
13876453617

网站二维码

平台注册入口