The response is derived from web search results.
Here is a table that summarizes some of the advantages, disadvantages and applications of different training functions and performance functions for neural networks.
| 训练函数 | 性能函数 | 优点 | 缺点 | 应用场合 |
|---|---|---|---|---|
| adam | mse | 适用于大规模数据集，自适应调整学习率，有动量效果，可以避免局部最优 | 需要调整多个超参数，可能不稳定或过拟合 | 计算机视觉，自然语言处理等 |
| sgdm | msereg | 适用于小规模数据集，有动量效果，可以加速收敛和跳出局部最优 | 需要手动设置学习率和动量参数，可能陷入鞍点或震荡 | 回归分析，分类问题等 |
| trainbr | mse | 可以自动确定最佳的正则化参数，提高泛化能力，减少过拟合的风险，不需要验证集和测试集 | 训练时间较长，收敛速度较慢，对于模式识别问题的性能不如函数逼近问题 | 函数逼近，小型含噪数据集等 |
| trainbfg | msereg | 使用BFGS算法进行优化，可以快速收敛到局部最优解，使用正则化性能函数可以平衡误差和权重的影响 | 需要存储和更新Hessian矩阵的逆矩阵，占用内存较大，对于大规模数据集不适合，可能过拟合或欠拟合 | 函数逼近，中小规模数据集等 |
‘sgdm’, ‘rmsprop’, ‘adam’, ‘adamw’, and ‘lamb’
| 优化器 | 优点 | 缺点 | 应用场合 |
|---|---|---|---|
| SGD | 简单和稳健 | 收敛速度慢，对学习率敏感 | 凸优化问题 |
| Momentum | 加速收敛，减少震荡 | 增加了一个额外的超参数，可能会超过最优点 | 高曲率或梯度噪声的问题 |
| RMSProp | 为每个参数适应学习率，允许使用较大的学习率 | 增加了两个额外的超参数，可能不会收敛到最优点 | 非凸优化问题 |
| Adam | 结合了 Momentum 和 RMSProp 的优点，有偏差校正机制 | 增加了四个额外的超参数，可能在某些问题上泛化性能不佳 | 稀疏梯度或噪声数据的问题 |
| AdamW | 改进了 Adam，将权重衰减和梯度分离，解决了 L2 正则化和学习率衰减的冲突 | 增加了一个额外的超参数，需要调整权重衰减系数 | 大规模预训练模型的问题 |
| LAMB | 在保持梯度更新精度的同时，支持大批量数据训练，加速预训练过程 | 增加了四个额外的超参数，可能在某些问题上不稳定或不收敛 | 大规模预训练模型的问题 |
I hope this answers your question.
标签：函数,训练,neural,神经网络,参数,matlab,2023,networks From： https://www.cnblogs.com/FrostyForest/p/17280724.html