深度学习:10种随机梯度下降优化算法 🚀
发布时间：2025-03-05 04:21:45来源：
🌟 在深度学习领域，随机梯度下降（SGD）算法是训练神经网络时最常用的优化方法之一。然而，原始的SGD算法在实践中可能表现不佳，因为它可能会导致训练过程中的震荡和缓慢收敛。为了解决这些问题，研究者们开发出了多种改进版的SGD算法。
💡 以下是10种改进后的随机梯度下降优化算法：
1️⃣ Momentum：通过引入动量项来加速收敛。
2️⃣ Nesterov Accelerated Gradient：在计算梯度之前先应用动量。
3️⃣ Adagrad：自适应地调整每个参数的学习率。
4️⃣ RMSprop：类似于Adagrad，但使用指数加权移动平均来减少更新的波动。
5️⃣ Adam：结合了Momentum和RMSprop的优点，自适应地调整学习率。
6️⃣ AdaDelta：类似于Adam，但不需要设置初始学习率。
7️⃣ AdaMax：是Adam的一种变体，使用无穷范数。
8️⃣ Nadam：结合了Nesterov和Adam的优点。
9️⃣ AMSGrad：改进了Adam算法，确保学习率不会增加。
🔟 Eve：自适应地调整学习率，考虑了目标函数的变化。
🎯 这些算法各有优缺点，选择合适的优化器对于提高模型性能至关重要。希望这些信息能帮助你更好地理解和应用这些算法！
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