Tensorflow中的各種優化器:Optimizer
Optimizer:
import tensorflow as tf
tf.train.GradientDescentOptimizer
tf.train.AdadeltaOptimizer
tf.train.AdagradOptimizer
tf.train.AdagradDAOptimizer
tf.train.MomentumOptimizer
tf.train.AdamOptimizer
tf.train.FtrlOptimizer
tf.train.ProximalGradientDescentOptimizer
tf.train.ProximalAdagradOptimizer
tf. train.RMSPropOptimizer
各種優化器對比:
標準梯度下降法:
標準梯度下降先計算所有樣本彙總誤差,然後根據總誤差更新權值
隨機梯度下降法:
隨機梯度下降法隨機抽取一個樣本來計算誤差,然後更新權值
批梯度下降法
批梯度下降法是一種折中的方案,從總樣本中選取一個批次(比如一共有10000個樣本,隨機選取100個作為一個batch),然後計算這個batch的總誤差,根據總誤差來更新權值
暫時先寫這麼多,後續會持續更新細化每一個演算法的優缺點,最近被老師逼著寫論文,沒有很豐富的時間,請各位多多包涵。
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