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。
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。 部分优化算法,如AdamW能通过正则...
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 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
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 ...
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。
深度学习中优化算法的作用,算法优化的神奇效果(让你的代码瞬间优化100倍)增长数量级的分类2-sum问题(热身)3-sum问题(快速算法)1、增长数量级的分类2、2-sum问题(热身)它是3-sum的简化问题:即找出一个数组中所有的和为0的整数对的数量。一般的解决方案如下:/***2-
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。
通过前面关于深度学习的介绍和沐神的视频教程,我们已经接触到了很多优化算法。比如说,在训练模型的时候,不断迭代参数以最小化损失函数。 在大多数的ML问题中,我们往往都是这样做的: 定义一个损失函数 loss function 通过优化算法来最小化这个loss function ...
为了让损失函数的数值下降,那么就需要使用优化算法进行优化,其中,损失函数值下降最快的方向称为负梯度方向,所使用的算法称为梯度下降法,即最速下降法(steepest descent)。当前,几乎所有的机器学习优化算法都是基于梯度下降的算法。 总结的来讲优化器(例如梯度下降法)就是在深度学习反向传播过程中,指引损失函数(目标...