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2021年4月18日 · tensorflow2 5种优化器 SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鸢尾花数据集中的对比，word 文档。 【 神经网络 中：常见的几种 参数 更新方法( SGD 、Momentum、 Ada Grad 、 Ada m、 RMS Pro p、 Ada delta）权值初始值、Batch Norm、过拟合、抑制过拟合】
2020年4月25日 · Adam作為目前(2020)最主流的自適學習率 (adaptive learning rate) 方法，快速收斂、調參容易是他最大的優勢。而收斂問題與泛化問題則是一直不如SGDM的結果。
SGDM 也就是SGD+ Momentum。这里引入了 一阶动量。 从直观理解就是加入了一个惯性，在坡度比较陡的地方，会有较大的惯性，这是下降的多。坡度平缓的地方，惯性较小，下降的会比较慢。 后续的更新保留了之前的梯度，但最近的梯度权重更高
2024年5月10日 · 深度学习训练之optimizer优化器（BGD、SGD、MBGD、SGDM、NAG、AdaGrad、AdaDelta、Adam）的最全系统详解
2018年8月4日 · Momentum. Momentum 是「運動量」的意思，此優化器為模擬物理動量的概念，在同方向的維度上學習速度會變快，方向改變的時候學習速度會變慢。. "一顆 ...
Both algorithms have their own strengths and weaknesses, making them suitable for different scenarios. In this article, we will compare the attributes of Adam and SGDM, exploring their similarities and differences, and discussing when each algorithm might be the better choice.
2020年7月15日 · An Improved Analysis of Stochastic Gradient Descent with Momentum. Yanli Liu, Yuan Gao, Wotao Yin. SGD with momentum (SGDM) has been widely applied in many machine learning tasks, and it is often applied with dynamic stepsizes and momentum weights tuned in a stagewise manner.
