📚 使用 SGD 的场景: 当你处理大量数据,并希望模型更接近全局最优解时,可以考虑使用 SGD。常见的变种如 Momentum 或 Nesterov Momentum 可以帮助加速收敛。🌟 Adam 的优势: Adam 结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的思想,自适应地调整学习率,这使得它通常能够更快地收敛。 对初始学习率不敏感。🔄 Adam 的局限性:...
Adam 算法可以看作是在 SGD 的基础上进行了优化，它结合了梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来动态调整学...
Adam是另一种自适应学习率的方法。总结以上算法,以SGD作为最初的算法,Momentum在其基础上加入了一阶动量(历史梯度的累计), AdaGrad和RMSProp在其基础上加入了二阶动量(历史梯度的平方累计),Adam就是结合了一阶动量和二阶动量算法。 10.Nadam Adam是集大成者,而Nadam = Adam + NAG。 梯度下降代码实现 不断更新...
通过上述分析我们得知,Adam在前期优化速度较快,SGDM在后期优化精度较高;SWATS算法在提出在前期使用Adam算法,后期使用SGDM算法,从而在保证算法精度的同时,提高了算法的速度,但此算法存在两个问题:何时切换和如何切换两种算法,因为原作者并并没有针对这两个问题给出确切的解决方案,因此SWATS算法的应用并不是很广泛 3. A...
研究一下不同梯度下降的优化器和自己的优化器的比较(SGD,Momentum,AdaGrad,Adam) 参考:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import latexify from
Google Brain提出优化器"Lion"在性能上超越了Adam(W)。Lion在内存使用效率和运行速度方面优于AdamW和其他自适应优化器。它只需存储动量，比AdamW减少一半的内存占用，对训练大型模型和大批量数据特别有用。例如，训练图像尺寸为224、批量大小为4096的ViT-B/16模型，AdamW至少需要16个TPU V4芯片，而Lion只...
近期的优化方法结合了随机方法和批量方法的特点,比如用mini-batch,跟SGD类似,但是实现了更多的启发式方法来估计二阶对角信息,就和无黑塞方法(Hessian-free)或者L-BFGS类似。这样吸收了两种方法优点的方案通常在实际问题中有更快的收敛速度,比如 Adam 就是一个深度学习中常用的优化器,实现了简单的启发式方法来估计...
sgd优化器和Adam优化器之间的区别 Adam = Adaptive + Momentum,顾名思义Adam集成了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量。 参考: https://blog.csdn.net/q295684174/article/details/79130666
Adam和SGDM作为当今深度学习领域的顶尖优化器，在效率和精度上各有千秋。以下是对两种优化器优势原因的深入剖析，以及相关实验数据对比。首先，通过对比不同优化器在猫狗分类数据集上的分类准确率曲线，我们可以观察到训练集和测试集之间存在细微的数据分布差异。这种差异导致了多个最优解的出现，其中Flat ...
正如Lookahead 的研究人员所指出的,目前,大多数成功的优化器都是在 SGD 的基础上进行优化的 1 、自适应动量(Adam, AdaGrad) 2 、一种加速形式(Nesterov 动量或 Polyak Heavy Ball) 来完善探索和训练过程,最终趋同。 然而,Lookahead 是一种新的发展,它维持两组权重,然后在它们之间进行插值 — 实际上,它允许一组...