介绍 RMSprop 和 Adagrad 优化方法

RMSprop

RMSprop 是一种优化算法，可以解决 Adagrad 在迭代后期变得过于慢的问题。该算法使用指数平均来平衡先前的梯度和最新的梯度，从而计算出每个参数的适当学习率。

以下是用 Python 实现 RMSprop 优化算法的伪代码:

lr = 0.01 # 学习率
beta = 0.9 # 指数衰减率
eps = 1e-8 # 避免除以零

grad_squared = 0
while True:
    # 计算梯度
    gradients = compute_gradients(loss)
    # 计算梯度平方的移动平均
    grad_squared = beta * grad_squared + (1 - beta) * gradients ** 2
    # 更新参数
    params = params - (lr * gradients) / (np.sqrt(grad_squared) + eps)

Adagrad

Adagrad 是一种自适应学习率优化算法，可以根据每个参数的历史梯度值自动调整学习率。在优化过程中，该算法会对每个参数的学习率进行统计，最终得到一个适当的学习率。

以下是用 Python 实现 Adagrad 优化算法的伪代码：

lr = 0.01 # 学习率
eps = 1e-8 # 避免除以零

grad_squared_sum = 0
while True:
    # 计算梯度
    gradients = compute_gradients(loss)
    # 累加梯度平方
    grad_squared_sum += gradients ** 2
    # 计算每个参数的学习率
    lr_t = lr / (np.sqrt(grad_squared_sum) + eps)
    # 更新参数
    params = params - (lr_t * gradients)

综上所述，RMSprop 和 Adagrad 都是常用的优化算法，可以用于解决深度学习训练中的优化问题。需要注意的是，不同的优化算法在不同的网络结构中的效果会有所不同，需要根据具体情况进行选择。