本专栏将系统性地讲解计算机视觉基础知识、包含第1篇机器学习基础、第2篇深度学习基础、第3篇卷积神经网络、第4篇经典热门网络结构、第5篇目标检测基础、第6篇网络搭建及训练、第7篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略、第9篇模型改进技巧、第10篇模型部署基础等，全栏文章字数10万+，篇篇精品，让你轻松入门计算机视觉，欢迎大家订阅~《目标检测蓝皮书目录》

文章目录

  • 1. 一个合适的梯度下降优化算法
    • 1.1 梯度下降法的变形形式
      • 1.1.1 批梯度下降法
      • 1.1.2 随机梯度下降
      • 1.1.3 小批量梯度下降法
    • 1.2 梯度下降优化算法
      • 1.2.1 动量法
      • 1.2.2 Nesterov
      • 1.2.3 Adagrad

《目标检测蓝皮书》第7篇 模型优化方法及思路相关推荐

  1. 《目标检测蓝皮书》第4篇 经典热门网络结构

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  2. 《目标检测蓝皮书》第5篇 目标检测基础

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  3. 《目标检测蓝皮书》第3篇 卷积神经网络

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  4. 《目标检测蓝皮书》第1篇 机器学习基础

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  5. 《目标检测蓝皮书》第2篇 深度学习基础

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