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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

Mini-Batch 1. 把训练集打乱，但是X和Y依旧是一一对应的 2.创建迷你分支数据集 Momentum 1初始化 2动量更新参数 Adam Adam算法是训练神经网络中最有效的算法之一，它是RMSProp算法 ...

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 ...

(一)、什么是Adam算法?Adam（Adaptive momentum）是一种自适应动量的随机优化方法（A method for stochastic optimization），经常作为深度学习中的优化器算法。 (二)、Adam算法如何实现？ ​ ...