【摘 要】
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自从Alphago战胜人类职业围棋选手以来,科研领域就掀起了深度神经网络研究的热潮,而优化器是神经网络训练各神经元之间参数学习的核心算法。经过分析目前多个最具影响力的神
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自从Alphago战胜人类职业围棋选手以来,科研领域就掀起了深度神经网络研究的热潮,而优化器是神经网络训练各神经元之间参数学习的核心算法。经过分析目前多个最具影响力的神经网络优化算法,总结各算法的优缺点,并通过主流的神经网络框架Pytorch搭建神经网络对不同的优化算法进行测试,对比参数收敛速度及误差率。测试表明在相同学习率、相同批量大小、用相同数据训练同一神经网络的情况下,不同的优化算法对神经网络参数收敛速度和误差率影响很大。
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