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 ...
SWATS算法剖析 自動切換adam與sgd 戰歌指揮官 搬磚 碼磚 代查水表.... 人贊同了該文章 SWATS是ICLR在 的高分論文,提出的一種自動由Adam切換為SGD而實現更好的泛化性能的方法。 論文名為Improving Generalization Performance by Switching from Adam to SGD,下載地址為:https: arxiv.org abs ...
2019-09-12 21:17 0 333 推薦指數:
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 ...
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 ...
Adam那么棒,為什么還對SGD念念不忘 (1) —— 一個框架看懂優化算法 機器學習界有一群煉丹師,他們每天的日常是: 拿來葯材(數據),架起八卦爐(模型),點着六味真火(優化算法),就搖着蒲扇等着丹葯出爐了。 不過,當過廚子的都知道,同樣的食材,同樣的菜譜,但火候不一樣 ...
://zhuanlan.zhihu.com/p/32262540 《Adam那么棒,為什么還對SGD念念不忘 (2)—— Adam ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什么呢,又該怎么選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什么呢,又該怎么選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org/pdf ...
優化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD:Gradient Descent,就是傳統意義上的梯度下降,也叫batch GD。 SGD:隨機梯度下降。一次只隨機選擇一個樣本進行訓練和梯度更新。 mini-batch GD:小批量梯度下降。GD訓練的每次迭代一定是向着最優 ...
有關各種優化算法的詳細算法流程和公式可以參考【這篇blog】,講解比較清晰,這里說一下自己對他們之間關系的理解。 BGD 與 SGD 首先,最簡單的 BGD 以整個訓練集的梯度和作為更新方向,缺點是速度慢,一個 epoch 只能更新一次模型參數。 SGD 就是用來解決這個問題的,以每個樣本 ...