我目前正在训练数百种不同排列的神经网络。使用 Levenberg-Marquardt 反向传播产生的结果相对较快，但是我更喜欢现在出于学术原因使用梯度下降。不幸的是，梯度下降非常慢，以至于我只是停止它，因为训练所有网络需要很长时间。
有没有办法加快梯度下降过程，最好不涉及并行计算技术？
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我目前正在训练数百种不同排列的神经网络。使用 Levenberg-Marquardt 反向传播产生的结果相对较快，但是我更喜欢现在出于学术原因使用梯度下降。不幸的是，梯度下降非常慢，以至于我只是停止它，因为训练所有网络需要很长时间。
有没有办法加快梯度下降过程，最好不涉及并行计算技术？