Adam 算法
簡介 Adam 優化算法的基本機制 Adam 算法和傳統的隨機梯度下降不同。隨機梯度下降保持單一的學習率（即 alpha）更新所有的權重，學習率在訓練過程中並不會改變。而 Adam 通過計算梯度的一階矩估計和二階矩估計而為不同的參數設計獨立的自適應性學習率 Adam 算法的提出者描述其為兩種 ...
原文：RAdam VS Adam
論文解讀：Radam：ON THE VARIANCE OF THE ADAPTIVE LEARNING RATE AND BEYOND ,目的 想找到一個比較好的優化器，能夠在收斂速度和收斂的效果上都比較號。 目前sgd收斂較好，但是慢。 adam收斂快，但是容易收斂到局部解。 常用解決adam收斂問題的方法是，自適應啟動方法。 ，adam方法的問題 adam在訓練的初期，學習率的方差較大。 根本 ...
2019-08-25 16:30 0 1125 推薦指數：
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