欢迎来到“泰州晚报”,我们实时为您提供泰州海陵区、高港区、靖江市、泰兴市、姜堰市、兴化市等 各区的本地化资讯。

主页 > 新闻 > sgd优化器_sgd优化器和Adam区别

sgd优化器_sgd优化器和Adam区别

来源:泰州晚报作者:铎雅宁更新时间:2024-04-05 00:05:07 阅读:
云服务器

什么是SGD优化器?

SGD(Stochastic Gradient Descent)优化器是一种常用的优化算法,用于训练机器学习模型。它通过迭代调整模型参数,使得模型在训练数据上的损失函数最小化。

SGD优化器的工作原理是什么?

SGD优化器的工作原理是通过计算损失函数关于模型参数的梯度,更新模型参数的值。在每一次迭代中,SGD优化器从训练数据中随机选择一个样本进行计算和更新,这就是所谓的随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)。

SGD优化器和Adam优化器有什么区别?

SGD优化器和Adam优化器都是常用的优化算法,但它们在更新模型参数的方式上有所不同。

SGD优化器的优点和缺点是什么?

SGD优化器的优点是计算简单,每次迭代只需计算一个样本的梯度,内存占用小,适用于大规模数据集。但是,SGD优化器的缺点是收敛速度相对较慢,容易陷入局部最优。

Adam优化器的优点和缺点是什么?

Adam优化器的优点是收敛速度快,适用于复杂的模型和大规模数据集。它结合了Adagrad和RMSprop优化器的优点,能够自动调整学习率,加速收敛。然而,Adam优化器的缺点是内存占用较大,对小规模数据集不太友好。

应该选择SGD优化器还是Adam优化器?

选择SGD优化器还是Adam优化器取决于具体的情况。如果数据集较大且模型较简单,可以尝试使用SGD优化器,因为它计算简单、内存占用小。如果数据集较小或者模型较复杂,可以尝试使用Adam优化器,因为它能够快速收敛并自动调整学习率。

标题:sgd优化器_sgd优化器和Adam区别

地址:http://www.huarenwang.vip/new/20181024/11.html

免责声明:泰州晚报旨在为泰州网民实时呈现准确的社会综合热点信息,泰州晚报的部分内容来自于网络,不为其真实性负责,只为传播网络信息为目的,非商业用途,如有异议请及时联系btr2031@163.com,小编将予以删除。

泰州晚报介绍

泰州晚报坚持立足泰州、服务泰州、宣传泰州的办网宗旨,每天发布权威、及时的新闻上千余条,汇集了泰州政治、经济、文化、社会等各个方面的最新资讯,日点击量已经超过10万次,是泰州地区最大的新闻综合性网站,具有强大的社会影响力。以成为了全国人民了解泰州新闻和掌握泰州最新资迅的重要渠道。