tensorflow的優化器比較

阿新 • • 發佈：2019-02-03

標準梯度下降法：彙總所有樣本的總誤差，然後根據總誤差更新權值

隨機梯度下降：隨機抽取一個樣本誤差，然後更新權值（每個樣本都更新一次權值，可能造成的誤差比較大）

批量梯度下降法：相當於前兩種的折中方案，抽取一個批次的樣本計算總誤差，比如總樣本有10000個，可以抽取1000個作為一個批次，然後根據該批次的總誤差來更新權值。（常用）

momentum:當前權值的改變會收到上一次權值的改變的影響，就像小球滾動時候一樣，由於慣性，當前狀態會受到上一個狀態影響，這樣可以加快速度。

NAG（Nesterov Accelerated gradient）與momentum相比，它更為聰明，因為momentum是一個路痴，它不知道去哪裡，而NAG則知道我們的目標在哪裡。也就是NAG知道我們下一個位置大概在哪裡，然後提前計算下一個位置的梯度。然後應用於當前位置指導下一步行動。

Adagrad:核心思想是對於常見的資料給予比較小的學習率去調整引數，對於不常見的資料給予比較大的學習率調整引數。它可以自動調節學習率，但迭代次數多的時候，學習率也會下降。

RMSprob :採用前t-1次梯度平方的平均值加上當前梯度的平方的和再開放作為分母

Adadelta ：不使用學習率

Adam ：會把之前衰減的梯度和梯度平方儲存起來，使用RMSprob，Adadelta相似的方法更新引數

tensorflow的優化器比較

標準梯度下降法：彙總所有樣本的總誤差，然後根據總誤差更新權值隨機梯度下降：隨機抽取一個樣本誤差，然後更新權值（每個樣本都更新一次權值，可能造成的誤差比較大）批量梯度下降法：相當於前兩種的折中方案，抽取一個批次的樣本計算總誤差，比如總樣本有10000個，可以抽取1000

深度學習優化器比較

如圖所示：經驗之談對於稀疏資料，儘量使用學習率可自適應的優化方法，不用手動調節，而且最好採用預設值SGD通常訓練時間更長，但是在好的初始化和學習率排程方案的情況下，結果更可靠如果在意更快的收斂，並且需要訓練較深較複雜的網路時，推薦使用學習率自適應的優化方法。Adadel

tensorflow 優化器optimizer

1. 優化器的種類 Optimizer GradientDescentOptimizer AdagradOptimizer AdagradDAOptimizer MomentumOptimizer AdamOptimizer FtrlOptimizer

tensorflow優化器——optimizer

optimizer種類 tensorflow優化器種類如下，其中Optimizer是基類 tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer 梯度下降法（有批量梯度下降法、隨機梯度下降法、mini-ba

深度學習框架tensorflow學習與應用6（優化器SGD、ADAM、Adadelta、Momentum、RMSProp比較）

看到一個圖片，就是那個表情包，大家都知道： Adadelta 》 NAG 》 Momentum》 Remsprop 》Adagrad 》SGD 但是我覺得看情況而定，比如有http://blog.51cto.com/12568470/1898367常見優化演

Tensorflow-各種優化器總結與比較

優化器總結機器學習中，有很多優化方法來試圖尋找模型的最優解。比如神經網路中可以採取最基本的梯度下降法。梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一類優化器，目前主要分為三種梯度下降法：標準梯度下降法(GD, Gradient Descent)，隨機梯度下降法(SGD, Stoch

Tensorflow 的優化器

tensor rate oat false flow ntop valid con int class tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.GradientDescentOptimizer.__init__(learning

Tensorflow 中的優化器解析

Tensorflow:1.6.0 優化器（reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628） I: tf.train

莫煩大大TensorFlow學習筆記（5）----優化器

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各種優化器Optimizer的總結與比較

1.梯度下降法(Gradient Descent) 　　梯度下降法是最基本的一類優化器，目前主要分為三種梯度下降法：　　　　標準梯度下降法(GD, Gradient Descent) 　　　　隨機梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent) 　　　　批量梯度下降法(

深度學習優化器Optimizer總結-tensorflow-1原理篇

單純以演算法為論，深度學習從業者的演算法能力可能並不需要太大，因為很多時候，只需要構建合理的框架，直接使用框架是不需要太理解其中的演算法的。但是我們還是需要知道其中的很多原理，以便增加自身的知識強度，而優化器可能正是深度學習的演算法核心官方文件所給的

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.AdagradDAOp

tensorflow學習筆記（3）：優化器optimizer

Ⅰ.class tf.train.Optimizer 優化器（optimizers）類的基類。這個類定義了在訓練模型的時候新增一個操作的API。你基本上不會直接使用這個類，但是你會用到他的子類比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimi

Tensorflow中優化器--AdamOptimizer詳解

一.什麼是Adam演算法？ Adam 這個名字來源於自適應矩估計（Adaptive Moment Estimation），也是梯度下降演算法的一種變形，但是每次迭代引數的學習率都有一定的範圍，不會因為梯

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#訓練 train_step = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss) 原來的程式碼： # coding: utf-8 # In[ ]: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tu

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tensorflow視訊記憶體、載入模型、優化器（個人筆記）

在使用tensorflow做實驗的這短暫一段時間內，遇到了不少問題，把還沒忘問題寫在這裡，方便以後查閱。 1. 執行sess=tf.Session() 或 sess=tf.InteractiveSession()後發現所有GPU的視訊記憶體全部佔滿 A：

深度學習框架TensorFlow學習與應用（四）——擬合問題、優化器

一、擬合 1）迴歸問題：過擬合儘量去通過每一個樣本點，誤差為零。假如有一個新的樣本點：會發現過擬合的偏差會很大。 2）分類問題：同樣的當得到新的樣本點後，過擬合的錯誤率可能會提高。 3）防止過擬合： 1.增加資料集 2.正則化方

【機器學習】TensorFlow （二）優化器Optimizer

昨天整理了一下梯度下降演算法及其優化演算法，傳送門：https://blog.csdn.net/zxfhahaha/article/details/81385130 那麼在實戰中我們如何用到這些優化器，今天就整理一下TensorFlow中關於優化器Optimi

TensorFlow學習（四）：優化器Optimizer

更新時間： 2017.5.9 簡化了很多不需要的內容，關注重點。反正是要學一些API的，不如直接從例子裡面學習怎麼使用API，這樣同時可以複習一下一些基本的機器學習知識。但是一開始開始和以前一樣，先直接講類和常用函式用法，然後舉例子。這裡

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