Função do otimizador no treinamento de aprendizado profundo Ppt
Este conjunto de slides explica as funções do otimizador como parte do aprendizado profundo. Isso inclui descida de gradiente estocástico, Adagrad, Adadelta e estimativa de momento adaptativo de Adam.
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Slide 1
Este slide lista as funções do otimizador como parte do Deep Learning. Estes incluem descida de gradiente estocástico, adagrad, adadelta e adam (estimativa de momento adaptativo).
Slide 2
Este slide afirma que a estabilidade de convergência da Descida do Gradiente Estocástico é uma preocupação, e a questão do Mínimo Local surge aqui. Com as funções de perda variando muito, calcular o mínimo global é demorado.
Slide 3
Este slide informa que não há necessidade de ajustar a taxa de aprendizado com esta função Adagrad manualmente. No entanto, a desvantagem fundamental é que a taxa de aprendizado continua a cair. Como resultado, quando a taxa de aprendizado diminui muito a cada iteração, o modelo não adquire mais informações.
Slide 4
Este slide afirma que em Adadelta, a taxa de aprendizado decrescente é resolvida, taxas de aprendizado distintas são calculadas para cada parâmetro e o momento é determinado. A principal distinção é que isso não salva os níveis de momentum individuais para cada parâmetro; e a função do otimizador de Adam corrige esse problema.
Slide 5
Este slide descreve que, quando comparado a outros modelos adaptativos, as taxas de convergência são maiores no modelo de Adam. As taxas de aprendizado adaptativo para cada parâmetro são atendidas. Como o momento é levado em consideração para cada parâmetro, isso é comumente empregado em todos os modelos de Deep Learning. O modelo de Adam é altamente eficiente e rápido.
Função do Otimizador no Ppt de Treinamento de Deep Learning com todos os 21 slides:
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