而优化算法则是神经网络训练过程中至关重要的一部分,它决定了模型参数的更新方式,直接影响着模型的收敛速度和最终性能。本文将深入介绍神经网络优化算法中的随机梯度下降(SGD)、动量法(Momentum)和Adam算法,帮助大家更好地理解这些常用的优化算法。 随机梯度下降(SGD) 随机梯度下降是神经网络中最基础的优化算法之一,它...
1. 随机梯度下降SGD算法 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种常用的优化算法,用于训练深度神经网络。在每次迭代中,SGD通过随机均匀采样一个数据样本的索引,并计算该样本的梯度来更新网络参数。具体而言,SGD的更新步骤如下: 从训练数据中随机选择一个样本的索引。 使用选择的样本计算损失函数对于...
Adam Optimizer通过使用动量(参数的移动平均数)来改善传统梯度下降,促进超参数动态调整。 SGD介绍 假如我们要优化一个函数,即找到它的最小值,常用的方法叫做Gradient Descent(GD),也就是最速下降法.说起来很简单,就是每次沿着当前位置的导数反方向走一小步,走啊走啊就能够走到一个好地方了。
Adam Adam(Adaptive Moment Estimation), 即自适应矩估计, 结合了AdaGrad和RMSprop两种方法的优点, 由在2014年提出. 作为一种一阶方法, Adam结合了动量方法和RMSprop, 将RMSprop中每个时间步t的一阶梯度g_t替换为动量项. Adam在算法的初始化阶段将梯度的一阶矩与二阶原点矩赋值为0. 给定一阶矩和二阶原点矩的指...
2.1 随机梯度下降法 (SGD) 正常情况下标准的梯度下降法它的收敛速度肯定是要比随机梯度下降法要快的,但是数学家也证明了它再快也不会快过1/k。也就是说,梯度下降法用标准的方式它计算了那么多数据,最后提高的效果不是很明显,性价比实在太差,所以不如直接用随机梯度下降。当然了现在的随机梯度下降法也不是每一...
对于大多数工作来说,不需要进行广泛的超参数搜索来获得满意的结果。Adam是一种SGD算法,它具有自适应的学习率,使其适用于大多数问题,无需任何参数调整(在某种意义上,它是“自调整”)。Adam是一个优秀的通用优化器。 添加Loss and Optimizer 定义一个模型之后,你可以用模型的compile方法添加一个loss函数和优化器: ...
梯度下降法改进过程:从 SGD 到 Adam算法 1. SGD 梯度下降法 1.1 梯度下降(Gradient Descent) 梯度g指函数的某处的偏导数,指向函数上升方向。因此梯度下降法是指用梯度的负数-g更新参数,从而使下一次计算的结果向函数下降方向逼近,从而得到最小值。其中更新时乘的系数称为学习率。
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov) 实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian 矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主...
各种神经网络优化算法:从梯度下降,随机梯度下架,批量随机梯度下架,Adagrad,AdaDelta,Adam,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。