ann神经网络参数优化方法
来源：懂视网
责编：小OO
时间：2024-11-03 15:08:14
ann神经网络参数优化方法
1、随机梯度下降法（SGD）：随机梯度下降法（SGD）的思想是，在每一次迭代中，根据梯度信息对ann神经网络参数进行更新。缺点是收敛速度慢，容易陷入局部最优解等。2、动量法：动量法是一种在优化领域常用的方法。引入一个动量项，在更新神经网络参数时，将上一次的更新方向考虑进来，可以加速收敛并且避免陷入局部最优解。
导读1、随机梯度下降法（SGD）：随机梯度下降法（SGD）的思想是，在每一次迭代中，根据梯度信息对ann神经网络参数进行更新。缺点是收敛速度慢，容易陷入局部最优解等。2、动量法：动量法是一种在优化领域常用的方法。引入一个动量项，在更新神经网络参数时，将上一次的更新方向考虑进来，可以加速收敛并且避免陷入局部最优解。
随机梯度下降法（SGD）、动量法。
1、随机梯度下降法（SGD）：随机梯度下降法（SGD）的思想是，在每一次迭代中，根据梯度信息对ann神经网络参数进行更新。缺点是收敛速度慢，容易陷入局部最优解等。
2、动量法：动量法是一种在优化领域常用的方法。引入一个动量项，在更新神经网络参数时，将上一次的更新方向考虑进来，可以加速收敛并且避免陷入局部最优解。
ann神经网络参数优化方法
1、随机梯度下降法（SGD）：随机梯度下降法（SGD）的思想是，在每一次迭代中，根据梯度信息对ann神经网络参数进行更新。缺点是收敛速度慢，容易陷入局部最优解等。2、动量法：动量法是一种在优化领域常用的方法。引入一个动量项，在更新神经网络参数时，将上一次的更新方向考虑进来，可以加速收敛并且避免陷入局部最优解。
