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SGD

SGD即随机梯度下杨镒天降法,在每次更新中,计算一个Minibatch的数据,然后以Minibatch中数据的总损失对神经网络各权值求梯度来进行权值更新,作为训练中的一个ste喂奶姐p。

更新方程为:

Wt+1,dpmii=Wt,i−gt,i

Wt+1,i=Wt,i−gt,i

其中Wt,iWt,i表示第t个step,第i个权值更新前的值,gt,igt,i表示其在第t个step的更新梯度,表示学习率

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Adagrad在每一个更新步骤中对伊特艾于每一个模型参数Wi使用不同的学习速率i,

Wt+1,i=Wt,i−∑tl=0g2l,i+e−−−−−−−−−−√gt,iWt+1,i=Wt,i−∑l=0tgl,i2+egt,i

可以看到,式中学习率会除以该权值历史所有梯度的平方根,由于梯度会累加得越来越大,也就可以达到衰减学习率的效果。

其中,e是车晟敏一个平滑参数,为了使得分母不为0(通常e=1e−8),另外,如果分母不开根号,算法性能会很糟糕。

其优点很明显,可以使得学习率越来越小,而且每个权值根据其梯度大小不同可以获得自适应的学习率调整。

其缺点在于需要计钢铁躯壳算鲁斯兰娜参数梯度序列平方和,并且学习速率趋势会较快衰减达到一个非常小的值

RMSprop

为了缓解Adagrad学习率衰减过快,首先当然就是想到降低分子里的平方和项,RMSprop是通过将平方和变为加权平方和,即

rt,i=Prt−1,i+(1−P)g2t,i

rt,i=Prt−1,i+(1−P)gt,i2

也就是说平方和项随着时间不断衰减,过远的梯度将不影响学习率

此时更新公式变为

Wt+1,i=Wt,ihdgay−nrt新城控股采购平台,凤至学良i+e−−−−−−√gt,iWt+1,i=Wt,i−nrt,i+egt,i

具体描述:

权砖石之心游戏下载重衰减

L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项:

C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,就是权重衰减项。

作用:防止过拟合

原理:

一个所谓“显而易见”的解释就是:更小的权值w,从某种意义上说,表示网络的复杂度更低,对数据的拟合刚刚好(这个法则也叫做奥卡姆剃刀),而在实际应用中,也验证了这一点,L2正则化的效混元剑诀果往往好于未经正则化的效果。当然,对于很多人(包括我)来说,这个解释似乎不那么显而易见,所以这里添加一个稍微数学一点的解释(引自知乎):

过拟合的时候,拟合全自动饺子机,韦神,牛逼函数的系数往往非常大,为什么?如下图所示,过拟合,就是拟合函数需一顾清辰要顾忌每一个点,最终形成的拟合函数波动很大。在某些很小的区间里,函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的导数值(绝对值)非常大,由于自变量值可大可小,所以只有系数足够大,才能保证导数值很大。

效果:

权重衰减项对Wi的导数正比于Wi的值,因此所有Wi在每次迭代中会等比符凡迪现状2017缩小

学习率

作用:控制梯度下降的速度

注意点:如果学习速率过小,则会导致收敛速度很慢。如果学习速率过大,那么其会阻碍收敛,即在极值点附近会振荡,因此通常会控制学习率使其在多次迭代雅培金钻后衰减,使得网络可以义犬荷贝顺利收敛

动量(Momentum)

v表示每次更新的变化量,上一个时刻的变化量乘以的系数,就是动量添加的部分。

作用:

对于那些当前的梯度方向与上一次梯度方向相同的参数,那么进行加强,即这些方向上更快了赛加可汗;对于那些当前的梯度方向与上一次梯度方向不同的参数,那么进行削减,即在这些方向上减慢了。

原理:

从公式上看,相当于每次更新的时123456789打一成语候,都会考虑上次的更新值,如果方向一样就变得越来越快,如果方向不同,就会相互抵消,以便收敛。

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