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Lasagne框架提供的優(yōu)化算法有哪些

小億
85
2024-03-25 13:55:45

Lasagne框架提供了以下優(yōu)化算法：

  1. 隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）
  2. 動量優(yōu)化（Momentum）
  3. Nestrov動量優(yōu)化（Nesterov Momentum）
  4. 自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化算法（Adagrad）
  5. RMSprop（RMSprop）
  6. Adadelta（Adadelta）
  7. Adam（Adam）
  8. AdaMax（AdaMax）
  9. Nadam（Nadam）

這些優(yōu)化算法都可以在Lasagne框架中通過設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)來使用。不同的優(yōu)化算法適用于不同的情況，可以根據(jù)具體的問題選擇合適的算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

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