SGD,Momentum,Adagard,Adam原理
参考回答：
SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新。
Momentum参考了物理中动量的概念,前几次的梯度也会参与到当前的计算中,但是前几轮的梯度叠加在当前计算中会有一定的衰减。
Adagard在训练的过程中可以自动变更学习的速率,设置一个全局的学习率,而实际的学习率与以往的参数模和的开方成反比。
Adam利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率,在经过偏置的校正后,每一次迭代后的学习率都有个确定的范围,使得参数较为平稳。
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本文向大家介绍Adam相关面试题，主要包含被问及Adam时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。
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Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均 [1]。下面我们来介绍这个算法。 算法 Adam算法使用了动量变量$\boldsymbol{v}_t$和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量$\boldsymbol{s}_t$，并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给定超参数$0 \leq \beta_1 < 1$（算法作者建议设为0.9
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我在这里做错了什么？我有一个很大的数据集，我想使用SCIKIT-Learn的SGDClassifier对其进行部分拟合 我做以下工作 我得到了错误 回溯（最近的调用为last）：文件“/predict.py”，第48行，在sys.exit中（0 if main（）else 1）文件“/predict.py”，第44行，在main predict（）文件“/predict.py”，第38行，在pre
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我正在使用scikit-learn，并且希望使用RBF内核运行SVR。我的数据集相当大，所以从阅读其他帖子，我被建议使用SGD回归和RBF近似。有趣的是，与仅仅使用SGD本身相比，使用RBF的SGD会得到更差的结果。我想这可能是由于错误的参数值。我尝试了RBF采样器的gamma和n_components循环，并尝试了SGD regessor的一些参数，但没有结果。我还输出了训练和交叉验证错误，两者
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问题内容： 我正在尝试使用张量流中的一些简单模型，包括一个看起来与第一个MNIST for ML Beginners示例 非常相似的模型，但具有更大的维度。我能够毫无问题地使用梯度下降优化器，获得足够好的收敛性。当我尝试使用ADAM优化器时，出现如下错误： 抱怨未初始化的特定变量根据运行而变化。这个错误是什么意思？这表明错了吗？无论我使用什么学习率，它似乎都会发生。 问题答案： AdamOptim