Deep Learning 最優化方法之Adam

本文是deep learning 之 最優化方法系列文章的adam方法。主要參考deep learning 一書。

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先上結論：

1.adam演算法可以看做是修正後的momentum+rmsprop演算法

2.動量直接併入梯度一階矩估計中（指數加權）

3.adam通常被認為對超引數的選擇相當魯棒

4.學習率建議為0.001

Deep Learning 之 最優化方法

寫在前面本文主要是對deep learning一書最優化方法的總結，具體詳細的演算法，另起博文展開。deep learning 之 最優化方法 deep learning 最優化方法之sgd deep learning 最優化方法之momentum 動量 deep learning 最優化方法之ne...

Deep Learning 最優化方法之Adam

原 2017年05月21日 23 06 52 bvl10101111 標籤 深度學習 優化 收起 個人分類 dl 本文是deep learning 之 最優化方法系列文章的adam方法。主要參考deep learning 一書。deep learning 之 最優化方法 deep learning ...

最優化理論

最優化 optimization 應用數學的重要研究領域.它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素 的量 以使某一 或某些 指標達到最優的一些學科的總稱.由於運籌學中出現的問題大多即是最優化所研究的問題，因此運籌學的許多分支，如數學規劃 組合最優化 排隊論，以及決策論等也是最優化的組成部分.此外，最優...