深度学习中的优化器有什么

时间: 2023-05-24 12:02:53 浏览: 109
种类? A:深度学习中常用的优化器种类包括: 1. SGD(Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降):每一次迭代随机从训练集中选取一个样本来更新参数。 2. Momentum:在 SGD 的基础上增加了动量项,可以加速收敛。 3. Adagrad(Adaptive Gradient Descent,自适应梯度下降):对梯度的每个分量分别调节学习率,使得梯度较小的参数得到较大的更新,梯度较大的参数得到较小的更新。 4. Adadelta:对 Adagrad 进行了改进,使用了更加稳定的梯度平均值,同时没有学习率超参数。 5. Adam(Adaptive Moment Estimation,自适应矩估计):结合了 Momentum 和 Adagrad 的优点,同时引入了二阶矩,即梯度平方的指数加权移动平均。 6. RMSprop(Root Mean Square Propagation,均方根传播):在 Adagrad 的基础上引入了指数加权移动平均,以更新学习率的分母。 7. AdaBound:在 Adam 的基础上引入了动态学习率范围,即将学习率截断在一个范围内,以避免学习率过大或过小的问题。
相关问题

深度学习除了优化器还有什么器

深度学习除了优化器之外,还有许多其他的工具或器件,其中一些包括: 1. 激活函数:用于在神经网络中引入非线性性。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。 2. 损失函数:用于衡量模型输出与真实值之间的差异。常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。 3. 正则化器:用于减少模型的过拟合。常见的正则化器包括L1正则化、L2正则化等。 4. 批归一化:用于加速神经网络的训练,使其更容易收敛。通过对每个批次的数据进行标准化,可以减少梯度消失和梯度爆炸等问题。 5. 卷积层、池化层、循环层等:这些层可以帮助神经网络学习到更多的特征并提高模型的准确性。 总之,深度学习涉及到许多不同的工具和技术,这些工具和技术都是为了提高模型的性能和效率。

深度学习的优化器有哪些

深度学习的优化器主要包括以下几种: 1.梯度下降(Gradient Descent) 2.随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 3.批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 4.动量法(Momentum) 5.自适应学习率优化算法(Adaptive Learning Rate Optimization Algorithms)如AdaGrad、RMSprop、Adam等。 6.共轭梯度法(Conjugate Gradient) 7.L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) 不同的优化器在不同的场景下有着不同的优缺点,需要根据具体问题进行选择。

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