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LRSAG是一種在深度進修中常用的優化函數，全稱為Layer-wise Rectified Stochastic Average Gradient。它結合了隨機梯度降落（SGD）跟自順應進修率優化方法的上風，旨在進步模型的練習效力跟牢固性。 在傳統的隨機梯度降落中，每次更新參數時，都利用全部練習數據打算梯度，這種方法在數據量較大年夜時打算量宏大年夜，效力低下。而LRSAG經由過程分層隨機採樣技巧，在每個檔次上只更新部分參數，從而增加了打算量跟內存須要。 LRSAG的核心頭腦是引入層析隨機均勻梯度的不雅點。具體來說，它將網路分為多個檔次，每個檔次單獨停止梯度打算跟參數更新。在每個檔次上，LRSAG只隨機抉擇一個樣本停止梯度打算，然後利用這個樣本的梯度與前一檔次的梯度停止加權均勻，作為以後檔次的更新梯度。這種層析跟隨機採樣的結合，有效增加了梯度更新的方差，進步了練習的牢固性。 其余，LRSAG還引入了Rectified的不雅點，即對梯度停止修改，避免在練習過程中呈現梯度消散或爆炸的成績。經由過程這種方法，LRSAG使得每個檔次的參數更新愈加膩滑，有助於模型收斂到更好的解。 總的來說，LRSAG優化函數存在以下多少個長處：1. 增加了打算量跟內存須要；2. 進步了練習的牢固性跟效力；3. 經由過程Rectified技巧，有助於處理梯度消散或爆炸成績。 在深度進修模型的練習過程中，抉擇合適的優化函數至關重要。LRSAG作為一種高效且牢固的優化函數，值得在現實利用中實驗跟推廣。