只有在Adam和RMSprop展现出糟糕结果的时候,我们才会转向其他的优化算法。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...
这就是AdaGrad优化算法的直观好处。 参考:Deep Learning 最优化方法之AdaGrad 吴恩达老师DeepLearning.ai课程slides
[5]Nadam(http://cs229.stanford.edu/proj2015/054_report.pdf) [6]On the importance of initialization and momentum in deep learning (http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/momentum.pdf) [7]Keras中文文档(http://keras-cn...
首先我们来看一下AdaGrad算法 我们可以看出该优化算法与普通的sgd算法差别就在于标黄的哪部分,采取了累积平方梯度。 简单来讲,设置全局学习率之后,每次通过,全局学习率逐参数的除以历史梯度平方和的平方根,使得每个参数的学习率不同 2 作用 那么它起到的作用是什么呢? 起到的效果是在参数空间更为平缓的方向,会取得...
1-cycle policy and super-convergence(《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates》) 引用 [1]Adagrad [2]RMSprop[Lecture 6e] [3]Adadelta [4]Adam [5]Nadam [6]On the importance of initialization and momentum in deep learning ...
[6]On the importance of initialization and momentum in deep learning (http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/momentum.pdf) [7]Keras中文文档(http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/) [8]Alec Radford(https://twitter.com/alecrad)
我们可以看出该优化算法与普通的sgd算法差别就在于标黄的哪部分,采取了累积平方梯度。 简单来讲,设置全局学习率之后,每次通过,全局学习率逐参数的除以历史梯度平方和的平方根,使得每个参数的学习率不同 2 作用 那么它起到的作用是什么呢? 起到的效果是在参数空间更为平缓的方向,会取得更大的进步(因为平缓,所以历...
[6]On the importance of initialization and momentum in deep learning (http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/momentum.pdf) [7]Keras中文文档(http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/) [8]Alec Radford(https://twitter.com/alecrad)
[6]On the importance of initialization and momentum in deep learning [7]Keras 中文文档 [8]Alec Radford(图) [9]An overview of gradient descent optimization algorithms [10]Gradient Descent Only Converges to Minimizers [11]Deep Learning:Nature ...
zeros(3) return (s_w, s_b) def rmsprop(params, states, hyperparams): gamma, eps = hyperparams['gamma'], 1e-6 for p, s in zip(params, states): with torch.no_grad(): s[:] = gamma * s + (1 - gamma) * torch.square(p.grad) p[:] -= hyperparams['lr'] * p.grad /...