从而我们可以发现,SGDM相比于SGD的差别就在于,参数更新时,不仅仅减去了当前迭代的梯度,还减去了前t-1迭代的梯度的加权和。由此可见,SGDM中,当前迭代的梯度,和之前迭代的累积梯度,都会影响参数更新。 SGDM相比SGD优势明显,加入动量后,参数更新就可以保持之前更新趋势,而不会卡在当前梯度较小的点了。 美中不足的是,...
对于数据噪声较大的任务,SGD 往往能表现得更好。 它通常更容易收敛到全局最优解。🚫 SGD 的挑战: 学习速度可能较慢,因为使用固定的学习率。 可能会陷入鞍点,而不是达到局部或全局最优。📚 使用 SGD 的场景: 当你处理大量数据,并希望模型更接近全局最优解时,可以考虑使用 SGD。常见的变种如 Momentum 或 Ne...
SGD-M参数更新公式如下,其中η是学习率,∇J(θ)是当前参数的梯度 θ=θ−vt 一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值,也就是说,t时刻的下降方向,不仅由当前点的梯度方向决定,而且由此前累积的下降方向决定。γ的经验值为0.9,这就意味着下降方向主要是此前累积的下降方向,并略微偏向当前时刻的下降方向。
本文将重点介绍SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp和Adam这五种常用的优化器。 一、SGD(随机梯度下降) 原理:SGD是随机梯度下降的缩写,其核心思想是每次迭代时仅使用一个样本(或一小批样本,即mini-batch)的梯度信息来更新模型参数。这种方式显著降低了计算成本,但也可能导致收敛速度较慢和容易陷入局部最优。 特点: 计算简单...
(2)SGD针对计算量大的问题,后来人们就在损失函数上进行了改进。GD是全训练样本带入得到的损失函数,然后再对损失函数进行梯度下降找最小值。后来人们就不用全样本,而是用一个个小批次的样本来计算损失函数,并进行迭代下降,这就是小批量梯度下降法(BGD)。该方法的极端情况就是一次只用一个样本,就是随机梯度下降(...
🎯 什么时候使用Adam和SGD? Adam等自适应学习率算法对稀疏数据有优势,且收敛速度快。 精调参数的SGD(+Momentum)往往能取得更好的最终结果。 组合策略:先用Adam快速下降,再用SGD调优。 如果模型非常稀疏,优先考虑自适应学习率的算法。 在模型设计实验过程中,用Adam进行快速实验优化。
ADAM:通常比SGD更快收敛,并且需要的迭代次数较少。 SGD:可能需要更多的迭代次数,并且在某些情况下可能陷入局部优异。 3、鲁棒性与稳定性的差异 ADAM:由于其自适应学习率调整,可以更好地适应各种不同的问题和数据集。 SGD:有时可能需要手动调整学习率,以避免收敛过慢或者过拟合。
🌐而Adam优化器则是一个更先进的算法,结合了SGD和动量方法的优点。它不仅能自适应地调整学习率,还能有效处理稀疏梯度。 🤷♂️所以,选择哪个优化器更好呢?这取决于你的具体任务和数据集。对于一些复杂的深度学习模型,Adam可能会表现得更稳定和高效。而对于一些简单的线性模型,SGD可能就足够了。 💡最后,...
深度学习优化算法总结1、SGD2、SGDwithMomentum3、SGDwithNesterovAcceleration4、AdaGrad5、AdaDelta...Momentum、Adam、NAdam等。 深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展 Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) ...
为了克服朴素梯度下降的诸多不足，各种改进算法应运而生，例如SGD（随机梯度下降）的诞生及其后续的演进版本NAdam。然而，在学术界的最新研究中，我们惊讶地发现，并非所有文章都青睐于Adam或NAdam等被广泛认为“表现优异”的自适应算法。相反，许多研究仍选择使用更为基础的SGD或结合动量的SGD等方法。二、梯度下降法 2...