adagrad梯度下降的方法是在学习率上动手脚。
举一反三
- adam梯度下降的方法是momentum和adagrad两种方法的融合。
- 机器学习中常用的优化器包括() A: 随机梯度下降 B: momentum C: AdaGrad D: Adam
- 梯度下降是神经网络参数学习中的一种方法。（ ）
- 下面对梯度下降方法描述，不正确的是（ ）。 A: 梯度方向是函数值下降最快方向 B: 梯度反方向是函数值下降最快方向 C: 梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法 D: 梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
- 下面对梯度下降方法描述不正确的是（ ） A: 梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法 B: 梯度反方向是函数值下降最快方向 C: 梯度方向是函数值下降最快方向 D: 梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数