momentum

1、Batch、epoch、shuffle 首先讲讲Batch，我们实际上在算微分的时候,并不是真的对所有 Data 算出来的 L 作微分，而是把所有的Data分成一个一个的Batch，也有人叫做Mini Batch。每次在更新参数的时候，是拿出一个Batch的数据来计算Lo…

第五章.与学习相关技巧 5.1 参数更新的最优化方法神经网络学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化。很多深度学习框架都实现了各种最优化方法，比如Lasagne深度学习框架&#xf…

深度学习中优化方法—momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam—订正说明（2019.6.25）：感谢评论留言的同学指正我的一些笔误，现把他们订正过来，订正的主要内容为： 第二节&#xff1…