確率的勾配降下（SGD）は、ディープニューラルネットワークの成功の背後にあるコアテクニックの1つです。勾配は、関数が最も急な変化率を持つ方向に関する情報を提供します。基本的なSGDの主な問題は、勾配

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/30 15:18

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4711891209712406594/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1909.11015v4" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1909.11015v4" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F1909.11015v4" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">diffGrad：畳み込みニューラルネットワークの最適化手法</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/SGD">SGD</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 確率的勾配降下（SGD）は、ディープニューラルネットワークの成功の背後にあるコアテクニックの1つです。勾配は、関数が最も急な変化率を持つ方向に関する情報を提供します。基本的なSGDの主な問題は、勾配</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211130#bookmark-4711891209712406594"><span class="datetime-body">2021/11/30 15:18</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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