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發布于 2018年01月12日
[摘要]遷移之后你就無需為新的優化問題額外訓練別的神經網絡。而且他們設計這個方法的目的不是為了優化更新規則的內存，但可以肯定加入了昆明網站建設技術之后，還是能夠在得到與Adam或者RMSProp等同的更新規則的情況下占用更少的內存。
昆明網站建設公司了解到，谷歌大腦的研究員們有一個研究目標，那就是在人們已經熟悉的領域內，為神經網絡訓練找到更好的更新規則。換句話說，他們沒打算靠自己重新建立一套全新的網絡更新規則，而且是用機器學習算法以在現有的更新規則中找到比較好用的網絡優化方案。
遷移之后你就無需為新的優化問題額外訓練別的神經網絡。而且他們設計這個方法的目的不是為了優化更新規則的內存，但可以肯定加入了昆明網站建設技術之后，還是能夠在得到與Adam或者RMSProp等同的更新規則的情況下占用更少的內存。