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 ...
原文：RAdam VS Adam
论文解读：Radam：ON THE VARIANCE OF THE ADAPTIVE LEARNING RATE AND BEYOND ,目的 想找到一个比较好的优化器，能够在收敛速度和收敛的效果上都比较号。 目前sgd收敛较好，但是慢。 adam收敛快，但是容易收敛到局部解。 常用解决adam收敛问题的方法是，自适应启动方法。 ，adam方法的问题 adam在训练的初期，学习率的方差较大。 根本 ...
2019-08-25 16:30 0 1125 推荐指数：
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