原文:Adam优化算法详细解析

http: www.atyun.com .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 ICLR发表了一篇名为 Adam: A Method for Stochastic Optimization 的论文,列出了使用亚当在非凸优化问题 ...

2020-05-22 01:00 2 2472 推荐指数:

查看详情

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 ...

Fri Jul 27 22:45:00 CST 2018 0 5582
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 ...

Sun Apr 28 01:46:00 CST 2019 0 548
从 SGD 到 Adam —— 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
深度学习优化算法总结——从SGD到Adam

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
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 ...

Wed Jan 03 22:25:00 CST 2018 1 38321
Adam算法

结合了Momentum 和RMSprop算法的优点 ...

Tue Mar 12 21:20:00 CST 2019 0 574
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM