神经网络最优化方法总结比较

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神经网络最优化方法总结比较

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Muzi_Water 于 2018-08-06 14:17:53 发布

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参考：深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

学习率 方法 缺点 优点 经验 手动设置学习率 SGD(mini-batch gradient descent) 选择合适的learning rate比较困难 - 对所有的参数更新使用同样的learning rate。对于稀疏数据或者特征，有时我们可能想更新快一些对于不经常出现的特征，对于常出现的特征更新慢一些，这时候SGD就不太能满足要求了 初始化和学习率设置比较合适的情况下，结果更可靠

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