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标签:RMSProp

共 2 篇相关内容,按发布时间排列。

深度学习:Adam 优化器 — Momentum + RMSProp = 默认选择

理解 Adam 如何融合动量(一阶矩)与 RMSProp(二阶矩)、偏差修正的作用、各超参数的默认值,以及它在显存上的代价

深度学习:RMSProp 优化器 — 每个参数拥有自己的学习率

理解统一学习率的困境、RMSProp 自适应学习率的核心思想(梯度大的除以大数、梯度小的除以小数),以及梯度平方指数加权平均的递推计算