Root Mean Square Propagation。

RMSProp (Root Mean Square Propagation) 是一种优化算法，主要用于神经网络的训练。它是对常用的随机梯度下降算法 (SGD) 的改进，旨在解决 SGD 的缺点，如训练过程中学习率的不稳定性、收敛速度慢等问题。

RMSProp 的核心思想是根据历史梯度信息动态调整学习率。具体来说，它维护一个移动平均梯度的平方值，并将当前梯度除以这个平方值的平方根，从而得到一个自适应的学习率。这样可以使得在梯度变化剧烈的地方，学习率变小以避免震荡；在梯度变化较小的地方，学习率变大以加快收敛速度。

RMSProp 被广泛应用于深度学习中，尤其是在处理非平稳、非凸、高噪声的数据时效果尤为显著。

相关问题

"RMSprop（Root Mean Square Propagation）优化算法的更新方法

RMSprop 是一种常用的优化算法，它可以自适应地调整每个参数的学习率，以更好地适应不同参数的梯度变化情况，从而更快地收敛。其更新方法如下：

1. 计算梯度的平方的指数加权移动平均数（exponential moving average，EMA）：$v_t=\beta v_{t-1}+(1-\beta)g_t^2$，其中 $v_t$ 为时间步 $t$ 时刻的平方梯度 EMA，$g_t$ 为时间步 $t$ 时刻的梯度，$\beta$ 为超参数，通常取值为0.9。

2. 计算参数的更新量：$\Delta\theta_t=-\frac{\eta}{\sqrt{v_t+\epsilon}}g_t$，其中 $\eta$ 为学习率，$\epsilon$ 是一个很小的常数，防止分母为0。

3. 更新参数：$\theta_{t+1}=\theta_t+\Delta\theta_t$。

通过 RMSprop 算法，可以实现在训练过程中自适应地调整每个参数的学习率，从而更好地适应不同参数的梯度变化情况，提高模型的训练效率和准确率。

The total number of epochs for training was 200. The learning rate for each architecture was kept constant at 0.0001 with the RMSprop31 (root mean square propagation) algorithm, which was used for gradient descent optimization. Though we experimented with different batch sizes (8/16/24/ 32), a batch size of 16 was used for both training and validat- ing the deep convolutional architecture, because it gave the best result. Leaky ReLU (alpha ¼ 0.01), where negative values are occasionally allowed to propagate, was applied in convolutional layers 1 and 2. This provided nonlinearity on the output of the convolutional layers. As all our architec- tures were shallow, to prevent overfitting, both dropout32 and L2 regularization33 were applied before the classification layer. 解释

这段话主要描述了一个深度卷积神经网络的训练细节。其中，训练的总迭代次数为200次，使用了RMSprop算法作为梯度下降优化器，并设置了学习率为0.0001。在不同的batch size中，选择了16作为训练和验证的批次大小，因为它提供了最好的结果。在前两个卷积层中应用了Leaky ReLU激活函数，这使得负值有时也可以传播，提供了非线性。为了防止过拟合，模型中应用了dropout和L2正则化。