ReLU ReLU激活函数的优势 ReLU求导容易ReLU会使一部分神经元的输出值为0,这样就造成了网络的稀疏性,减少了参数间的相互依存关系,避免出现过拟合很好的传播梯度,避...
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ReLU ReLU激活函数的优势 ReLU求导容易ReLU会使一部分神经元的输出值为0,这样就造成了网络的稀疏性,减少了参数间的相互依存关系,避免出现过拟合很好的传播梯度,避...
算法概述 动量法:梯度转化为速度 AdaGrad:每个参数反比于历史梯度平方总和的平方根 RMSProp:AdaGrad的升级(将梯度积累替换为滑动平均) Adadelta:...