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哪种优化算法通常用于深度学习模型的训练中

ddc1dde72
2个月前
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深入研究一些

优化算法在深度学习中的应用

  • 梯度下降：基础算法，通过最小化损失函数更新模型参数。1
  • 动量法：在梯度下降基础上增加动量项，加速收敛。4
  • RMSprop：自适应学习率，调整不同参数的学习速率。4
  • Adam：结合动量和RMSprop，自适应调整学习率。4
  • L-BFGS：基于拟牛顿方法，适用于小数据集。4

常用的优化算法包括梯度下降、动量法、RMSprop、Adam和L-BFGS，它们各有特点，适用于不同的训练场景。4

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以上内容由AI搜集生成，仅供参考

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