即隨機梯度下降法，他是梯度下降法中的一種方式。在求解損失函式最小值時，它隨機採用樣本不斷的迭代，從而得到最小化損失函式特點
與bgd（批量梯度下降法）對比
keras**
sgd = optimizers.sgd(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=true)對於新手來說，使用adadelta就足夠了，但是往往熟悉的程式設計師更喜歡sgd，因為sgd更能掌控模型收斂的過程
深度學習常用優化器介紹
深度學習的優化演算法從sgd sgdm nag adagrad adadelta adam nadam這樣的發展歷程，理論知識參考這裡，下面我們依次介紹tensorflow中這些優化器的實現類，官方文件。優化器 optimizers 類的基類。這個類定義了在訓練模型的時候新增乙個操作的api。你基本...
深度學習基礎篇 常用的損失函式
損失函式是用來度量模型一次 結果的好壞 我們規定輸入值為x，則f x 為 值，y為真實值。這個時候我們需要乙個衡量 值和真實值之間的差距的函式，我們就稱這個函式為損失函式，記作l y,f x 均方誤差 n個平方損失函式之和再求平均值 mse 1n i 1n y i f x i 2 mse frac ...
深度學習優化器
深度學習演算法在許多情況下都涉及優化，我們經常使用解析優化去證明或設計演算法。在深度學習的諸多優化問題中，最難的是神經網路的設計，這其中的優化問題非常重要，代價也很高，因此研究者們開發了一組專門為此設計的優化技術，也就是我們本文中要介紹的 神經網路優化器。這些優化器主要關注一類特定的優化問題 尋找神...