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AdamP:亚当-源码
AdamP:降低比例不变权重的动量优化器的减慢速度(ICLR 2021) AdamP和SGDP优化器的PyTorch官方实施|| Byeongho许*,Sanghyuk春*,洪城俊哦,Dongyoon汉,尚道蕴,Gyuwan金,Youngjung嗯,正宇哈。 *表示相等的贡献 NAVER AI LAB,NAVER CLOVA 抽象的 规范化技术是现代深度学习的福音。它们使权重收敛更快,通常具有更好的泛化性能。有人认为,权重之间的归一化引起的尺度不变性为梯度下降(GD)优化器提供了有利的基础:有
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-18
文件大小:8192
提供者:
weixin_42101384