AdaGrad, RMSprop, AdaDelta; 动量法, Nesterov加速梯度; Adam

简介:

AdaGrad, RMSprop, AdaDelta; 动量法, Nesterov加速梯度; Adam

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梯度下降法中,学习率选择至关重要。0.3的学习率导致无法找到最小值且产生震荡,而0.01则使结果接近最优解(2.99998768)。当学习率进一步减小至0.001,点远离最低点。通过迭代次数增加至1000次,可更接近最低点(2.999999999256501)。梯度下降用于最小化损失,学习率控制参数更新步长,需平衡收敛速度和稳定性。迭代次数和初始点也影响模型性能,合适的初始化能加速收敛并避开局部极小值。
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