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Optimierung für Deep Learning (Momentum, RMSprop, AdaGrad, Adam)

DeepBean

Hier behandeln wir sechs Optimierungsverfahren für tiefe neuronale Netzwerke: stochastischer Gradientabstieg (SGD), SGD mit Momentum, SGD mit Nesterov-Momentum, RMSprop, AdaGrad und Adam.

Kapitel

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Einführung 00:00

Kurze Auffrischung 00:27

Stochastischer Gradientabstieg (SGD) 03:16

SGD mit Momentum 05:01

SGD mit Nesterov-Momentum 07:02

AdaGrad 09:46

RMSprop 12:20

Adam 13:23

SGD vs Adam 15:03

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