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梯度下降算法比较
SGD 随机梯度下降
优缺点
批量梯度下降
随机梯度下降
小批量梯度下降
优点
全局最优解,易于并行实现
训练速度快
训练次数尽量小 每次训练的耗时尽量少
缺点
样本数目多,训练会很慢
不是全局最优解盲目搜索,准确度低迭代次数增加
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报错:[Vue warn]: Avoid mutating a prop directly since the value will be overwritten whenever the paren
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感想
原文地址:https://www.cnblogs.com/CCCrunner/p/11781556.html
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