Adam优化算法详细解析
http://www.atyun.com/2257.html Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用。在引入该算法时，OpenAI的Diederik Kingma和多伦多大学的Jimmy Ba在他们的2015 ICLR发表了一篇 ...
原文：Adam优化算法
Question Adam 算法是什么，它为优化深度学习模型带来了哪些优势 Adam 算法的原理机制是怎么样的，它与相关的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么区别。 Adam 算法应该如何调参，它常用的配置参数是怎么样的。 Adam 的实现优化的过程和权重更新规则 Adam 的初始化偏差修正的推导 Adam 的扩展形式：AdaMax .什么是Adam优化算法 Adam 是一种可以替代传 ...
2018-07-27 14:45 0 5582 推荐指数：
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优化算法：AdaGrad | RMSProp | AdaDelta | Adam
0 - 引入 简单的梯度下降等优化算法存在一个问题：目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来迭代，如果存在如下图的情况（不同自变量的梯度值有较大差别时候），存在如下问题： 选择较小的学习率会使得梯度较大的自变量迭代过慢 选择较大的学习率会使得梯度较小的自变量迭代 ...
从 SGD 到 Adam —— 常见优化算法总结
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我们初学的算法一般都是从SGD入门的，参数更新是： 它的梯度路线 ...
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Adam 算法
简介 Adam 优化算法的基本机制 Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率 Adam 算法的提出者描述其为两种 ...
Adam算法
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1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度 ...