ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法
ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法
1、隨機(jī)梯度下降法（SGD）：隨機(jī)梯度下降法（SGD）的思想是，在每一次迭代中，根據(jù)梯度信息對(duì)ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行更新。缺點(diǎn)是收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解等。2、動(dòng)量法：動(dòng)量法是一種在優(yōu)化領(lǐng)域常用的方法。引入一個(gè)動(dòng)量項(xiàng)，在更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時(shí)，將上一次的更新方向考慮進(jìn)來(lái)，可以加速收斂并且避免陷入局部最優(yōu)解。
導(dǎo)讀1、隨機(jī)梯度下降法（SGD）：隨機(jī)梯度下降法（SGD）的思想是，在每一次迭代中，根據(jù)梯度信息對(duì)ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行更新。缺點(diǎn)是收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解等。2、動(dòng)量法：動(dòng)量法是一種在優(yōu)化領(lǐng)域常用的方法。引入一個(gè)動(dòng)量項(xiàng)，在更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時(shí)，將上一次的更新方向考慮進(jìn)來(lái)，可以加速收斂并且避免陷入局部最優(yōu)解。
隨機(jī)梯度下降法（SGD）、動(dòng)量法。1、隨機(jī)梯度下降法（SGD）：隨機(jī)梯度下降法（SGD）的思想是，在每一次迭代中，根據(jù)梯度信息對(duì)ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行更新。缺點(diǎn)是收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解等。2、動(dòng)量法：動(dòng)量法是一種在優(yōu)化領(lǐng)域常用的方法。引入一個(gè)動(dòng)量項(xiàng)，在更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時(shí)，將上一次的更新方向考慮進(jìn)來(lái)，可以加速收斂并且避免陷入局部最優(yōu)解。
ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法
1、隨機(jī)梯度下降法（SGD）：隨機(jī)梯度下降法（SGD）的思想是，在每一次迭代中，根據(jù)梯度信息對(duì)ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行更新。缺點(diǎn)是收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解等。2、動(dòng)量法：動(dòng)量法是一種在優(yōu)化領(lǐng)域常用的方法。引入一個(gè)動(dòng)量項(xiàng)，在更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時(shí)，將上一次的更新方向考慮進(jìn)來(lái)，可以加速收斂并且避免陷入局部最優(yōu)解。
為你推薦
綜合
