在神经网络训练中,Adam优化器和SGD(随机梯度下降)各有千秋。Adam优化器类似于带符号的SGD,其更新量的尺度与梯度大小关系不大,这使得Adam在调整时相对容易。而SGD的更新量则直接受梯度大小的影响,因此SGD的调整较为复杂。🔍 对于SGD,如果损失函数(loss)增大k倍,梯度也会相应增大k倍。这意味着损失函数的尺度和学习...
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...
哈佛大学和肯鹏研究所的研究人员通过对 Adam、SGD、Adafactor 和 Lion 等优化算法进行比较研究,发现 Adam、Adafactor 和 Lion 在性能和稳定性方面表现相当,而 SGD 表现 consistently 不佳,这一发现为大规模语言模型的优化策略选择提供了 valuable insights。 论文介绍 训练大型语言模型面临着重大挑战,这主要是由于随着模...
接着，我们分析了Adam优化器在NLP任务中的表现。Adam在SGDM基础上增加了自适应学习率机制，这使得它能够针对不同参数分配不同的学习率，从而加快优化速度。此外，SWATS算法结合了Adam和SGDM的优点，但在实际应用中存在切换算法的难题。Adam+warm-up和Lookahead（k step forward，1 step back）等方法也被...
adam和adamW 不等价。 而在常见的深度学习库中只提供了L2正则,并没有提供权重衰减的实现。这可能就是导致Adam跑出来的很多效果相对SGDwithMomentum有偏差的一个原因。Adamwith L2...学习率算法中并不等价,只有在标准SGD的情况下,可以将L2正则和Weight Decay看做一样。特别是,当与自适应梯度相结合时,L2正则化导致...
如何优化非凸目标函数,对比SGD、Adam和LBFGS #深度学习 #pytorch #人工智能 #python #梯度下降 - 小黑黑讲AI于20240308发布在抖音,已经收获了3.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
由于BGD计算梯度太过费时,SGD每次只计算一个样本的loss,然后更新参数。计算时可以先打乱数据,然后一条一条的将数据输入到模型中 θ=θ−η⋅∇θJ(θ;x(i);y(i))θ=θ−η⋅∇θJ(θ;x(i);y(i)) 他的缺点是更新比较频繁,会有严重的震荡。
optimizer = optim.SGD(params, lr) optimizer.step ``` PyTorch提供了torch.optim模块来实现优化算法,可以直接调用其中的SGD类进行参数更新。 2. Momentum: Momentum算法在SGD的基础上引入了动量项,用于加速收敛过程。以下是纯Python和PyTorch的Momentum实现: ```python def momentum(params, velocities, lr, momentum...
一个令人震惊的结果是,具有动量的SGD优于Adam等自适应梯度方法,因为常用的深度学习库实现了L2正则化,而不是原始的权值衰减。因此,在使用L2正则化对SGD有益的任务中,Adam的结果要比使用动量的SGD差。 结论 因此,我们得出结论,尽管权重衰减和L2正则化在某些条件下可能达到等价,但仍然是略有不同的概念,应该区别对待...
因此需要对梯度下降算法进行优化,优化的考量主要有三个方面: batch的选择问题,对训练集进行一轮训练,每次梯度下降更新参数时需要考虑训练集中多少个样本; learning rate的选择问题,如果训练过程中学习率是定值,显然是不好的。因为训练开始阶段可能较...优化方法总结:SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam 1. SGD Batch ...