關於Adam和SGD等優化方法的討論
://zhuanlan.zhihu.com/p/32262540 《Adam那么棒，為什么還對SGD念念不忘 (2)—— Adam ...
原文：最優化方法系列：Adam+SGD—>AMSGrad
自動調參的Adam方法已經非常給力了，不過這主要流行於工程界，在大多數科學實驗室中，模型調參依然使用了傳統的SGD方法，在SGD基礎上增加各類學習率的主動控制，以達到對復雜模型的精細調參，以達到刷出最高的分數。 ICLR會議的 On the convergence of Adam and Beyond 論文，對Adam算法進行了 猛烈的抨擊，並提出了新的Adam算法變體。 以前的文章：最優化方法 ...
2018-06-05 10:42 0 2737 推薦指數：
相關推薦
幾種優化方法的整理（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam）
參考自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 常見的優化方法有如下幾種：SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam 1. SGD SGD就是每一次迭代計算mini-batch的梯度，然后對參數進行更新，是最常見的優化 ...
梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
SGD SGD指stochastic gradient descent，即隨機梯度下降。是梯度下降的batch版本。 對於訓練數據集，我們首先將其分成n個batch，每個batch包含m個樣本。我們每次更新都利用一個batch的數據，而非整個訓練集。即： xt+1 ...
優化方法總結以及Adam存在的問題(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)
優化方法總結以及Adam存在的問題(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam) 2019年05月29日 01:07:50 糖葫蘆君 閱讀數 455更多 分類專欄： 算法 ...
深度學習優化算法總結——從SGD到Adam
本文參考自：SGD、Momentum、RMSprop、Adam區別與聯系 上一篇博客總結了一下隨機梯度下降、mini-batch梯度下降和batch梯度下降之間的區別，這三種都屬於在Loss這個level的區分，並且實際應用中也是mini-batch梯度下降應用的比較多。為了在實際應用中彌補這種 ...
從 SGD 到 Adam —— 常見優化算法總結
1 概覽 雖然梯度下降優化算法越來越受歡迎，但通常作為黑盒優化器使用，因此很難對其優點和缺點的進行實際的解釋。本文旨在讓讀者對不同的算法有直觀的認識，以幫助讀者使用這些算法。在本綜述中，我們介紹梯度下降的不同變形形式，總結這些算法面臨的挑戰，介紹最常用的優化算法，回顧並行和分布式架構，以及調研 ...
SGD的優化：SGD+Momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、 RMSProp、Adam
1. SGD的不足： ①呈“之”字型，迂回前進，損失函數值在一些維度的改變得快（更新速度快），在一些維度改變得慢（速度慢）- 在高維空間更加普遍 ②容易陷入局部極小值和鞍點： 局部最小值： 鞍點： ③對於凸優化而言，SGD不會收斂，只會在最優 ...
深度學習常見的優化方法(Optimizer)總結:Adam,SGD,Momentum,AdaGard等
機器學習的常見優化方法在最近的學習中經常遇到，但是還是不夠精通．將自己的學習記錄下來，以備不時之需 基礎知識: 機器學習幾乎所有的算法都要利用損失函數 lossfunction 來檢驗算法模型的優劣，同時利用損失函數來提升算法模型． 這個提升的過程就叫做優化(Optimizer) 下面這個內容 ...