adam梯度下降的方法是momentum和adagrad两种方法的融合。
对
举一反三
内容
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下列哪些方法是梯度下降法的改进？（） A: 批量梯度下降（Batchgradientdescent） B: 随机梯度下降（Stochasticgradientdescent） C: 小批量梯度下降（Mini-batchgradientdescent）
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下列属于神经网络优化器的有？ A: SGD B: AdaGrad C: RMSProp D: Adam
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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
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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
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插入帧同步码组也有两种方法，一种方法是（），另一种方法是（）。