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 ...
原文：从 SGD 到 Adam —— 常见优化算法总结
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，以及调研用于优化梯度下降的其他的策略。 Gradient descent 变体 有 种基于梯度下降的方法，主要区别是 ...
2020-06-01 20:23 0 606 推荐指数：
相关推荐
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 ...
一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样 ...
关于Adam和SGD等优化方法的讨论
://zhuanlan.zhihu.com/p/32262540 《Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (2)—— Adam ...
优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)
优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam) 2019年05月29日 01:07:50 糖葫芦君 阅读数 455更多 分类专栏： 算法 ...
深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam
SGD SGD是深度学习中最常见的优化方法之一，虽然是最常使用的优化方法，但是却有不少常见的问题。 learning rate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，loss function就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learning rate都是相同 ...
SGD的优化：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 ...
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）(转)
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Ad ...