優(yōu)化算法：momentum, RMSProp, Adam

  • SGD:
    W:=W-\alpha*dW
    每一輪迭代的方向只和當(dāng)前Batch的梯度方向有關(guān)品洛，學(xué)習(xí)率不能自適應(yīng)。

  • 動量momentum(利用數(shù)學(xué)中的移動平均概念)
    為梯度的方向增加慣性
    梯度的方向如果發(fā)生變化玻蝌，更新速度會變慢万俗。
    V_{dW}=\beta *V_{dW}+(1-\beta)*dW
    W:=W-\alpha*V_{dW}

  • RMSProp：Root Mean Square Prop
    自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的作用
    梯度較大的方向?qū)W習(xí)率會被收縮
    S_{dW}=\beta*S_{dW}+(1-\beta)(dW)^{2}
    W:=W-\frac{\alpha}{\sqrt{S_{dW}}}*(dW)

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  • Adam(Adaptive momentum estimator)，結(jié)合momentum和RMSProp的優(yōu)勢漓骚，增加了fixed bias的步驟
    V_{dW}=\beta1 *V_{dW}+(1-\beta1)*dW
    S_{dW}=\beta2*S_{dW}+(1-\beta2)(dW)^{2}
    V_{dW}=\frac{V_{dW}}{1-\beta1^{t}}
    S_{dW}=\frac{S_{dW}}{1-\beta2^{t}}
    W:=W-\frac{\alpha}{\sqrt{S_{dW}}+\epsilon}*V_{dW}

【參考資料】

  1. Ng deep learning課程
  2. 一文搞懂RMSProp優(yōu)化算法
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