首页什么是梯度下降法?深度学习中常见的优化梯度下降算法有哪些?各自的特点都是什么样的?  

什么是梯度下降法?深度学习中常见的优化梯度下降算法有哪些?各自的特点都是什么样的?  

时间: 2023-06-03 18:07:51 浏览: 170

deep-learning:personal practice（个人练习，实现了深度学习中的一些算法，包括：四种初始化方法（zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize），深度神经网络，正则化，dropout，三种梯度下降方法(BGD, SGD, mini-batch)，六种优化算法(momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)，梯度检验、ba

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括：四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。深度神经网络正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

梯度下降法是一种最小化目标函数的优化算法，它通过沿着目标函数梯度的反方向调整模型的参数来使目标函数最小化。在深度学习中，常见的梯度下降算法包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）、小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）等。批量梯度下降在更新参数时使用整个训练集的梯度，计算速度较慢，但能够保证收敛到全局最优解；随机梯度下降在每次更新时只使用一个样本的梯度，计算速度较快，但可能会陷入到局部最优解；小批量梯度下降在更新时使用一部分样本的梯度，综合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点，能够平衡计算速度和收敛速度。

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