1. SGD（随机梯度下降）：使用每个小批量样本的梯度来更新模型参数。
2. Adam（自适应矩估计）：结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，通常在很多深度学习任务中表现良好。
3. Adagrad：根据参数的频率调整学习率，对出现频率高的参数降低学习率，出现频率低的参数增加学习率。
4. RMSProp：类似 Adagrad，但引入了指数加权移动平均以减小历史梯度对当前梯度更新的影响。
5. Adadelta：与 RMSProp 类似，但不需要手动设置学习率。
6. AdamW：Adam 的一个变种，通过 L2 正则化在权重衰减上进行改进。
7. LAMB：Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch training，结合 Adam 和 LARS 的优点，适用于大规模分布式训练。
8. SparseAdam：适用于稀疏参数的 Adam 优化器。
这些优化器涵盖了各种情况下的优化需求，开发者可以根据具体任务选择合适的优化器来训练模型。
在Gluon中，可以使用gluon.Trainer类来定义模型的训练过程，使用gluon.loss类来定义损失函数，使用gluon.metric类来定义评估指标。下面是一个简单的示例，演示如...
在Gluon中，HybridBlock是一个混合类型的神经网络模块。与普通的Block不同，HybridBlock可以同时支持符号式编程和命令式编程，从而提供更灵活的使用方式。Hybrid...
在Gluon中，可以通过initialize()方法来对模型进行初始化，并通过collect_params()方法来获取模型的所有参数，并设置它们的参数（如初始化方法、正则化等）。
在Gluon中，Symbol和NDArray都是MXNet中的数据结构，但是它们在使用和操作上有一些区别。 Symbol是一个符号性的计算图，用来描述计算的过程，而NDArray是一个多维...
以下是一个简单的C程序，用于计算两个日期之间的天数：
#include // 计算闰年的函数
int leapYear(int year) { if ((year % 4 == 0 && year % 100 != ...
是的，GluonNLP 是一个基于 Apache MXNet 的深度学习库，用于处理自然语言处理（NLP）任务。它提供了一系列工具和模型，方便开发者进行文本处理、情感分析、实体...
当我们使用 `CEILING` 函数时，它会将输入的数值向上取整到最接近的整数值。具体来说，如果输入是一个小数，则 `CEILING` 函数会返回比这个小数大的最小整数；如...
在Debian中配置无线网卡的步骤如下： 确保无线网卡已经插入到计算机中并且被系统正确识别。 打开终端，输入以下命令以查看系统中已安装的网络设备： ip a 找到你...
117笔记问答