神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现 一、SGD二、Momentum-动量三、AdaGrad四、Adam 一、SGD 右边的值更新左边的值，每次更新朝着梯度方向前进一小步。 class SGD: """随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）""" def __init_
Review: gradient DescentLearning rates给优化过程中带来的影响自适应调整learning rate 的方法梯度下降法的背后理论基础 Review: gradient Descent 在上一个视频里，已经介绍了使用梯度下降法求解Loss function θ
自适应的学习率 方法： 1.adagrad： 2.RMSProp：
“随机梯度下降、牛顿法、动量法、Nesterov、AdaGrad、RMSprop、Adam” 随机梯度下降法牛顿法动量法Nesterov学习率应该慢慢减小的。 AdaGradRMSpropAdamNadam 随机梯度下降法 怎么减小每次计算的参数量？ 梯度下降法性价比低。 mini-batch等价于随机梯度下降法。 步长越
参考链接：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 文章目录 第一部分 误差一、误差的来源二、偏差和方差2.1 偏差2.2 方差 三、方差偏差的判断3.1偏差大-欠拟合3.2方差大-过拟合 四、模型选择4.1交叉验证4.2 N-折交叉验证 第二部分 梯度下降一、回顾: 梯度下降法二
何为优化？ 找个loss surface的最小值 On-line一次可以拿到一组训练资料，Off-line一次拿到所有的训练资料 Gradient的方向就是L增加的方法，所以我们要往反方向走，就是L减少的方向走，目标找到一个可以有最小的L 复习一下SGD 加入了动量之后 Adagard RMSProp 相比于Adagrad，如果Ad
梯度下降、AdaGrad算法内容及实现 AdaGrad算法 在一般的优化算法中，目标函数自变量的每一个变量都采用统一的学习率来进行迭代。 \[w = w-\eta\frac{\partial f}{\partial w},\\ b = b-\eta\frac{\partial f}{\partial b} \]但是AdaGrad算法根据自变量在每个维度的梯度值大小来调整
1 总括 首先我们来看一下AdaGrad算法 我们可以看出该优化算法与普通的sgd算法差别就在于标黄的哪部分，采取了累积平方梯度。 简单来讲，设置全局学习率之后，每次通过，全局学习率逐参数的除以历史梯度平方和的平方根，使得每个参数的学习率不同 2 作用 那么它起到的作用是什么呢？ 起到的效果
1 # 利用鸢尾花数据集，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线 2 3 # 导入所需模块 4 import tensorflow as tf 5 from sklearn import datasets 6 from matplotlib import pyplot as plt 7 %matplotlib inline 8 import numpy as np 9 import time 10 11
目录 Adagrad法 RMSprop法 Momentum法 Adam法 参考资料 发展历史 标准梯度下降法的缺陷 如果学习率选的不恰当会出现以上情况 因此有一些自动调学习率的方法。一般来说，随着迭代次数的增加，学习率应该越来越小，因为迭代次数增加后，得到的解应该比较靠近
本次学习来自李宏毅老师的机器学习视频 首先梯度下降法： 这时候要小心调你的学习率： 做梯度下降的时候你应该把上方的图画出来，知道曲线的走势，才好调学习率。 但调学习率很麻烦，有没有一些自动的办法来帮助我们调学习率呢？ 最基本的原则是随着参数的更新让学习率变得越来越小。为
