所谓深度神经网络的优化算法,即用来更新神经网络参数,并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要,如果说网络参数初始化(模型迭代的初始点)能够决定模型是否收敛,那优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 了解不同优化算法的原理及其超参数的作用将使我们更有效的调整优化器的超参数,从而提高模型的性能。
二阶动量的出现,才意味着“自适应学习率”优化算法时代的到来。SGD及其变种以同样的学习率更新每个参数,但深度神经网络往往包含大量的参数,这些参数并不是总会用得到(想想大规模的embedding)。对于经常更新的参数,我们已经积累了大量关于它的知识,不希望被单个样本影响太大,希望学习速率慢一些;对于偶尔更新的参数,我们了...
在2020年发表的论文《A Comparison of Optimization Algorithms for Deep Learning》(优化算法在深度学习上的比较)中,作者对优化算法在深度学习上的应用做出了全面的评估,并测试了10种优化算法的效果。我们可以观察一下作者所做的实验结果: 可以看出,除了普通梯度下降和AdaGrad劣势明显之外,大部分的算法都能够达到一个较...
1. 优化算法的意义 优化算法会基于损失函数值更新模型参数更新模型参数,部分优化算法能够自适应调整学习率自适应调整学习率,以改善神经网络优化过程,提高模型的训练效率。 目前主流的优化算法,如Adam、RMSprop等,能根据梯度自适应调整学习率,以应对基于梯度的优化存在的问题,比如梯度消失、爆炸,加速模型收敛。 部分优化算...
1. 优化算法 优化的目标在于降低训练损失,只关注最小化目标函数上的表现,优化算法通常只考虑最小化目标函数(损失函数)。 1.1. 局部最优 当一个优化问题的数值解在局部最优解附近时,由于目标函数有关解的梯度接近或变成零,最终迭代求得的数值解可能只能令目标函数局部
在深度学习中,有很多种优化算法,这些算法需要在极高维度(通常参数有数百万个以上)也即数百万维的空间进行梯度下降,从最开始的初始点开始,寻找最优化的参数,通常这一过程可能会遇到多种的情况,诸如: 1、提前遇到局部最小值从而卡住,再也找不到全局最小值了。
一、优化算法与深度学习 1、优化算法对于深度学习的意义 深度学习中的优化问题通常指的是:寻找模型上的一组参数θ,它能显著地降低(最小化)代价函数J(θ),通常也有采取最大化问题转化为最小化问题再优化的方法。 优化算法直接影响模型的训练效率。 2、优化算法与深度学习的关系 ...
优化算法是深度学习的重要组成部分,因为深度学习任务通常涉及到大量的训练数据和参数。本文将介绍常用的深度学习优化算法。 一、梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是深度学习中最常用的优化算法之一。它是一种基于机器学习模型的损失函数的单调优化方法。优化过程中,梯度下降法一直追踪损失函数梯度并沿着下降最快的...
神经网络都是使用梯度下降这一思想来进行多次迭代,直至满足终止迭代的条件。深度学习的优化算法也是基于梯度下降法这一基础进行发散的,下面一一介绍它们: 1. 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent) 批量梯度下降法是计算所有样本的损失函数,然后利用梯度下降法更新模型参数。
深度学习中通过目标函数或者损失函数衡量当前参数的好坏,而调整模型参数的就是优化算法。 所谓优化,就是利用关于最优解的信息,不断逼近最优解,目前深度学习中最常用的是梯度下降法,梯度方向就是最优解的信息,因为梯度方向指向最优解方向,沿着梯度方向前进即可靠近最优解。