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02 youtube官網網頁版優化差分析方差累計(常用優化器算法歸納介紹)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-22 23:45:21【】7人已围观
简介梯度更新規則:超參數設定值:建議示例一示例二示例三上面情況都可以看出,Adagrad,Adadelta,RMSprop幾乎很快就找到了正確的方向并前進,收斂速度也相當快,而其它方法要么很慢,要么走了很
超參數設定值:
建議
示例一
示例二
示例三
上面情況都可以看出,Adagrad, Adadelta, RMSprop 幾乎很快就找到了正確的方向并前進,收斂速度也相當快,而其它方法要么很慢,要么走了很多彎路才找到。
由圖可知自適應學習率方法即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam 在這種情景下會更合適而且收斂性更好。
如果數據是稀疏的,就用自適用方法,即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。
RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情況下的效果是相似的。
Adam 就是在 RMSprop 的基礎上加了 bias-買粉絲rrection 和 momentum,
隨著梯度變的稀疏,Adam 比 RMSprop 效果會好。
整體來講,Adam 是最好的選擇。
很多論文里都會用 SGD,沒有 momentum 等。SGD 雖然能達到極小值,但是比其它算法用的時間長,而且可能會被困在鞍點。
如果需要更快的收斂,或者是訓練更深更復雜的神經網絡,需要用一種自適應的算法。
各種優化器Optimizer原理:從SGD到AdamOptimizer
深度學習——優化器算法Optimizer詳解(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)
spss因子分析中方差累計貢獻率84%能不能用?
能用了,貢獻率80%以上就好了。
迭代次數可以根據樣本量調整,如果本身很小,你可以設置的少一些,可以加快運算時間,而且次數多的話,后面的迭代也沒有什么變化。如果樣本量大,就可以增大迭代次數,獲得更好的擬合效果。
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