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DeepLearning MachineLearning Optimization SGD Stochastic Gradient Descent Adagrad Adadelta RMSprop Adam Nadam

이러한 모든 최적화 알고리즘 중에서 선택을 할 때 어떤 것을 선택해야합니까? 불행히도 그 대답은 결정적이지 않습니다. Schaul et al. 2014 년에 확률 적 최적화를위한 단위 테스트 논문에서는 이러한 최적화 방법 중 많은 것을 벤치마킹하려고 시도했으며 적응형 학습률 알고리즘이 호의적으로 수행되었지만 확실한 승자는 없음을 발견했습니다. ​ 딥러닝 최적화 알고리즘 (그리고 이를 어떤 방법을 선택하는 것)은 여전히 …

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파이썬 python 딥러닝 최적화 SDG Gradient Descent Optimazation

지금까지는 네트워크를 최적화하기 위해 SGD (Stochastic Gradient Descent) 만 연구하고 사용했지만 딥 러닝에 사용되는 다른 최적화 방법이 있습니다. 특히 이러한 고급 최적화 기술은 다음 중 하나를 추구합니다. 1. 합리적인 분류 정확도를 얻기 위해 시간 (즉, 에포크 수)을 줄입니다. 2. 학습률 이외의 더 넓은 범위의 하이퍼 파라미터에 대해 네트워크를 더 “잘 작동”하도록 만듭니다. 3. 이상적으로는 SGD로 …

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