最適化関数

最適化関数
2017.9.3
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最適化関数の新規投稿

Deep Learningの最適化関数選定に関して
PV 11
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2017.09.24
Momentum最適化関数
SGDではランダムにデータを選んでパラメータ更新を行ったことで値がばたつきなかなか収束しない.慣性項を加えたことで、パラメータ更新に勢いをつけ学習を早くした.
PV 108
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2017.09.13
RMSProp最適化関数
ニューラルネットワークの学習係数を自動で調整する最適化関数の一つ. Adagradで問題だった学習が進むにつれて学習係数が小さくなるのを回避. (その点ではAdadeltaと目的は同じ)
PV 137
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2017.09.13
SGD最適化関数
学習の更新を行うときに適当に一つ選択した訓練データを用いて誤差を計算していく確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent).
PV 76
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2017.09.13
Adagrad最適化関数
学習係数を自動調整していく最適化関数の一つ. 過去の勾配と最新の勾配を元に各パラメータごとに学習率を調整するのが特徴. Adam, Adadelta, RMSPropはAdagradを改良したもの
PV 227
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2017.09.13
Adadelta最適化関数
学習係数を自動で調整する最適化関数. Adagradで学習が進むにつれて学習係数が0になってしまう点を改良した最適化関数. 単位を揃えることで学習係数の初期値を不要にしている.
PV 120
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2017.09.13
Adam最適化関数
学習係数を自動で調整させる最適化関数の一つ. Adagrad, RMSPropを改良し移動平均を付け加えた最適化関数.
PV 291
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2017.09.13
DeepLearningにおける最適化関数
最適化関数はニューラルネットワークにおいて学習率を学習しながら調整してくれます。 DeepLearningにおける最適化関数選びは大きな検討要素の一つです。 どれを選ぶかによっても大きく学習時間や結果に関わってきます。
PV 208
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2017.09.13

最適化関数人気知識・質問

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学習係数を自動で調整させる最適化関数の一つ. Adagrad, RMSPropを改良し移動平均を付け加えた最適化関数.
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