Notice
Recent Posts
Link
Tags
- Convolution 종류
- object detection
- Optimizer
- deep learning
- Weight initialization
- image classification
- SPP-Net
- 딥러닝
- LeNet 구현
- overfeat
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Archives
- Today
- Total
목록SGD (1)
I'm Lim
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/d64jZP/btrMrRVSOpI/yq5oCeaTKxFZU23Swczwkk/img.png)
Paper Ruder, Sebastian. "An overview of gradient descent optimization algorithms." arXiv preprint arXiv:1609.04747 (2016). 논문이 가지는 의미 다양한 optimization 기법을 통해 어떠한 이유로 optimization이 발전해왔는지에 대해 고찰해볼 수 있다. 또한, 어떤 optimization 기법을 사용해야 될지에 관한 직관을 키울 수 있다. 1. Vanilla Gradient Descent (Batch Gradient Descent; BGD) 하이퍼 파라미터 - $\eta$ : learning rate로써 계산된 loss function의 gradient를 얼만큼 weight 업데이트시 반영할 것인가..
Deep Learning/Optimization
2022. 9. 18. 12:59