总之，Adam 可能是最好的优化器，因为深度学习社区仅仅在探索架构 / 优化器共同搜索空间中的一小块区域。如果真的是这样，那么对于一个因为专注于机器学习算法的狭窄区域而放弃凸方法的社区而言真是颇具讽刺意味。就像 Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun 所言：「钥匙掉在黑暗处，我们却要在看得见的灯光下寻找。」「新奇
http://t.cn/A6QayoBJ 这个名为 Adam-mini 的新优化器比 AdamW 实现了更高的吞吐量,同时内存占用减少了 45% 到 50%。 在 2x A800-80GB GPU 上对 Llama2-7B 进行预训练时,与 AdamW 相比,吞吐量提高了 49.6%,...
将优化器从Adam更改为Nesterov时,性能可能会较差的原因主要在于两者在计算梯度更新时的方法和时机不同。以下是对这些差异的具体介绍: ### 优势对比 - **Adam优化器**的优势在于其...
Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。Adam 对每个参数使用相同的学习率，并随着学习的进行而...
Adam优化器中的β1,β2,ϵ常设为多少?()A.0.1,0.9,10-6B.0.9,0.999,10-8C.0.5,0.5,10-4D.0.8,0.9,10-7点击查看答案&解析 手机看题 你可能感兴趣的试题 多项选择题 夏季的饮食原则包括() A.多吃清热利湿的食物B.补充水和无机盐C.饮食以清淡为主D.多吃蔬菜水果,提供充足的维生素 点击查看答案...
清华团队提出RL专用神经网络优化器RAD | 神经网络作为RL价值函数和策略函数的核心载体,其训练过程通常依赖于神经网络优化器以实现参数更新。然而,目前主流的神经网络优化器(如SGD-M、Adam和AdamW等)虽然在缓解局部最优和加速收敛方面有所帮助,但其算法设计和参数选择均依赖于人工经验和实用技巧,缺乏对优化动态特性的解释...
字节团队提出大模型训练优化框架MARS | 训练深度神经网络——以及最近的大模型——需要高效且可扩展的优化器。自适应梯度算法(如 Adam、AdamW 及其变体)一直是这项任务的核心。尽管在过去的十年中开发出了许多旨在加速凸和非凸环境下随机优化的方差缩减算法,但在训练深度神经网络或大语言模型(LLM)方面,方差缩减算法并...
我的假设来了:Adam 对于多年前已有的神经网络架构来说是不错的优化算法,于是人们一直创建 Adam 有效的新架构。我们可能看不到 Adam 无效的架构,因为这类 idea 早已被抛弃了!这类 idea 要求同时设计新架构和新的优化器,而这是非常困难的任务。也就是说,大多数情况下,社区研究人员只需改进一组参数(架构、初始化...
也就是说，大多数情况下，社区研究人员只需改进一组参数（架构、初始化策略、超参数搜索算法等），而保持优化器为 Adam。奥拉邦纳确定许多人不会相信这一假设，他们会列出所有证明 Adam 不是最优优化算法的特定问题，比如动量梯度下降是最优优化算法。但是，奥拉邦纳指出两点：如果他的论断为真，则我们...
我们可能看不到 Adam 无效的架构,因为这类 idea 早已被抛弃了!这类 idea 要求同时设计新架构和新的优化器,而这是非常困难的任务。也就是说,大多数情况下,社区研究人员只需改进一组参数(架构、初始化策略、超参数搜索算法等),而保持优化器为 Adam。