原文:最优化方法系列:Adam+SGD—>AMSGrad

自动调参的Adam方法已经非常给力了,不过这主要流行于工程界,在大多数科学实验室中,模型调参依然使用了传统的SGD方法,在SGD基础上增加各类学习率的主动控制,以达到对复杂模型的精细调参,以达到刷出最高的分数。 ICLR会议的 On the convergence of Adam and Beyond 论文,对Adam算法进行了 猛烈的抨击,并提出了新的Adam算法变体。 以前的文章:最优化方法 ...

2018-06-05 10:42 0 2737 推荐指数:

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几种优化方法的整理(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam

参考自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 常见的优化方法有如下几种:SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam 1. SGD SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化 ...

Thu Mar 14 03:48:00 CST 2019 0 1101
深度学习优化算法总结——从SGDAdam

本文参考自:SGD、Momentum、RMSprop、Adam区别与联系 上一篇博客总结了一下随机梯度下降、mini-batch梯度下降和batch梯度下降之间的区别,这三种都属于在Loss这个level的区分,并且实际应用中也是mini-batch梯度下降应用的比较多。为了在实际应用中弥补这种 ...

Mon Jul 13 06:35:00 CST 2020 0 609
SGDAdam —— 常见优化算法总结

1 概览 虽然梯度下降优化算法越来越受欢迎,但通常作为黑盒优化器使用,因此很难对其优点和缺点的进行实际的解释。本文旨在让读者对不同的算法有直观的认识,以帮助读者使用这些算法。在本综述中,我们介绍梯度下降的不同变形形式,总结这些算法面临的挑战,介绍最常用的优化算法,回顾并行和分布式架构,以及调研 ...

Tue Jun 02 04:23:00 CST 2020 0 606
SGD优化SGD+Momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、 RMSProp、Adam

1. SGD的不足: ①呈“之”字型,迂回前进,损失函数值在一些维度的改变得快(更新速度快),在一些维度改变得慢(速度慢)- 在高维空间更加普遍 ②容易陷入局部极小值和鞍点: 局部最小值: 鞍点: ③对于凸优化而言,SGD不会收敛,只会在最优 ...

Wed Feb 05 09:28:00 CST 2020 0 2579
深度学习常见的优化方法(Optimizer)总结:Adam,SGD,Momentum,AdaGard等

机器学习的常见优化方法在最近的学习中经常遇到,但是还是不够精通.将自己的学习记录下来,以备不时之需 基础知识: 机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣,同时利用损失函数来提升算法模型. 这个提升的过程就叫做优化(Optimizer) 下面这个内容 ...

Sun Sep 16 19:14:00 CST 2018 1 18671
 
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