必定可以分解为所在方向及其正交方向上的两个方向之和,那么其在方向上的投影就意味着SGD在Adam算法决定的下降方向上前进的距离,而在的正交方向上的投影是 SGD 在自己选择的修正方向上前进的距离。 图片来自原文,这里p为Adam下降方向,g为...
2.随机梯度下降(SGD) 因为上面梯度下降法里的损失函数是在整个数据集上进行计算得到的均值,所以每更新一次模型参数,就要对整个数据集进行一个计算,这就是批量梯度下降法(BGD),可想而知这样非常的慢,并且当数据集变得非常大的时候,如此多的数据没法都加载到内存中;而且也可能花了很长时间只找到到了局部最小值,所...
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,...
1. Adam和 SGDM Adam和SGDM作为当今最优秀的两种深度学习优化器,分别在效率和精度上有着各自的优势,下面我们将分析两种优化器各自优势的原因,两边的两张图分别是 几种常见的优化器在猫狗分类数据集上的分类准确率曲线,第一个是训练集,第二个是测试集 以下两张图是某个NLP任务中,几种模型的准确率和困惑度指标...
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...
而SGD的下降方向是 SGD下降方向必定可以分解为Adam下降方向及其正交方向上的两个方向之和,那么其在Adam下降方向上的投影就意味着SGD在Adam算法决定的下降方向上前进的距离,而在Adam下降方向的正交方向上的投影是 SGD 在自己选择的修正方向上前进的距离。
SGD与Adam 区别 以一个小球在山谷上滚落比喻解释，SGD和 Adam算法的区别。假设我们有一个小球位于山谷的...
本文分析了Adam和SGD算法的优劣,深入的讲解了优化算法的选择与使用策略,希望能对读者们有所帮助。 机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味...
SGD的一阶动量: 加上AdaDelta的二阶动量: 优化算法里最常见的两个超参数 就都在这里了,前者控制一阶动量,后者控制二阶动量。 Nadam 最后是Nadam。我们说Adam是集大成者,但它居然遗漏了Nesterov,这还能忍?必须给它加上,按照NAG的步骤1: 这就是Nesterov + Adam = Nadam了。
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。