原文:簡單認識Adam優化器

簡單認識Adam優化器 一 總結 一句話總結: Adam 是一種可以替代傳統隨機梯度下降過程的一階優化算法,它能基於訓練數據迭代地更新神經網絡權重。 SGD 算法在科研和工程中的應用 基於隨機梯度下降 SGD 的優化算法在科研和工程的很多領域里都是極其核心的。很多理論或工程問題都可以轉化為對目標函數進行最小化的數學問題。 二 簡單認識Adam優化器 轉自或參考:簡單認識Adam優化器https: ...

2020-07-24 22:03 0 1594 推薦指數:

查看詳情

Pytorch中adam優化的參數問題

之前用的adam優化一直是這樣的: 沒有細想內部參數的問題,但是最近的工作中是要讓優化中的部分參數參與梯度更新,其余部分不更新,由於weight_decay參數的存在,會讓model.alphas都有所變化,所以想要真正部分參數 參與更新,則要關掉weight_decay ...

Tue Jul 28 01:06:00 CST 2020 0 5336
torch.optim.Adam優化參數學習

1.參數 https://blog.csdn.net/ibelievesunshine/article/details/99624645 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08 ...

Wed Jan 13 04:04:00 CST 2021 0 2963
keras.opimizers里面的Adam優化參數

用法: keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08) 參數: lr:大於0的浮點數,學習率 beta_1和beta_2:浮點數,接近1 epsilon:大於0的小浮點數,防止除0錯誤 ...

Wed Apr 15 22:52:00 CST 2020 0 1074
Adam優化算法

Question?   Adam 算法是什么,它為優化深度學習模型帶來了哪些優勢?   Adam 算法的原理機制是怎么樣的,它與相關的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么區別。   Adam 算法應該如何調參,它常用的配置參數是怎么樣的。   Adam 的實現優化的過程和權重 ...

Fri Jul 27 22:45:00 CST 2018 0 5582
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM