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麦子学院_张潼_朴素贝叶斯分类_python数据分析与机器学习实战_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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Sutskever有发现有更好的类型动量。标准动量方法的工作原理首先计算梯度当前位置 在这个视频中,我们将看一个最近开发的方法1980年由罗比雅各布斯(Robbie Jacobs)改编由许多其他人。这个想法是每个连接中的神经网络应该有自己的适应性学习率,我们根据经验设定观察重量发生了什么我们更新它时的那个连接。因此,如果重量不断逆转它渐变,我们拒绝学习重量。如果渐变保持一致,我们提高学习重量。那么,让我们开始思考为什么要这样做每个都有独立的自适应学习权重连接是个好主意。问题是,它们很深多层网。学习权重可以有很大差异特别是在不同的重量之间不同层次的权重之间。所以,例如,如果我们从小开始权重,渐变从很多开始在初始层中比在后来的图层。导致一个不同的另一个因素不同权重的学习率是扇子的扇入。扇入决定了它的大小你得到的超调效果同时改变许多不同的传入权重来修复同样的错误。也许该单位没有得到足够的输入,当你改变所有这些权重在修复错误的同时,它现在得到太多的投入。显然,这种影响将会发生如果有更大的粉丝,那就更大了。所以,右图中的网络对于两个层都有相同的收益或者两个层的相同的fain-in,但是在一些网中这是非常不同的。所以,我们的想法是,我们将使用一个我们设定的全球学习重量手,然后我们将增加它通过确定的本地收益每个体重都凭经验。一种简单的方法来确定那些本地的收益应该是从本地开始每重量增加一个。所
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