原文:关于Adam和SGD等优化方法的讨论

第一篇是这个: https: zhuanlan.zhihu.com p 在上面一篇文章已经讲了: https: www.cnblogs.com charlesblc p .html 接下来是这篇文章: https: zhuanlan.zhihu.com p Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 Adam的两宗罪 Adam罪状一:可能不收敛 Adam罪状二:可能错过全局最优解 他们提出了一个用来 ...

2022-02-21 20:30 0 859 推荐指数:

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几种优化方法的整理(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam

参考自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 常见的优化方法有如下几种:SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam 1. SGD SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化 ...

Thu Mar 14 03:48:00 CST 2019 0 1101
优化方法系列:Adam+SGD—>AMSGrad

自动调参的Adam方法已经非常给力了,不过这主要流行于工程界,在大多数科学实验室中,模型调参依然使用了传统的SGD方法,在SGD基础上增加各类学习率的主动控制,以达到对复杂模型的精细调参,以达到刷出最高的分数。 ICLR会议的 On the convergence ...

Tue Jun 05 18:42:00 CST 2018 0 2737
深度学习优化算法总结——从SGDAdam

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
SGDAdam —— 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
SGD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 ...

Wed Feb 05 09:28:00 CST 2020 0 2579
 
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