深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法(优化器) 1.1 原理解释 如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的...
首先在速度方面,很显然:SGD < adam < adamw SGD最大的缺点是下降速度慢,而且可能会在沟壑的两边持续震荡,停留在一个局部最优点。 SGD缺点:容易困在局部最优的沟壑里面。 Adam缺点: Adam缺点一:可能不收敛 SGD没有用到二阶动量,因此学习率是恒定的。而Adam的二阶动量随着固定时间窗口内的积累,使得vt可能会时...
SGD Adagrad RMSprop Adam AdamW 总结 模型的不同参数设置不同的优化器参数 权重衰减去掉bias和BN 前置 EMA 指数移动平均,EMA(Exponential Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 Nicolas:【炼丹技巧】指数移动平均(EMA)的原理及PyTorch实现 核心公式为: yt=βyt−1+(1−β)xt,xt是t时刻测...
1.优化器:从SGD到Adam到AdamW2024-09-292.浅谈位置编码(RoPE)2024-03-253.激活函数和GLU2024-10-29 收起 1. SGD 随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 输入数据为(x, y)组成的pair,模型参数是WW,随机选择一批样本组成一个batch,输入模型计算loss:L=f(X,Y;W)L=f(X,Y;W),并求出梯度,更新...
Adam算法:momentum + rmsprop AdamW: Adam + 权重衰减。权重衰减就是每次更新参数后,都对参数减去一个很小的值,防止参数过大,用于提高模型的泛化性。 L2正则 VS weight decay 两个出发点不一样,在SGD的时候一样。但是在Adam不一样。
Adamw算法是在Adam基础上的改进，引入了权重衰减（weight decay），这在神经网络训练中可以预防过拟合现象。Adamw的更新规则在Adam的基础上加入了权重衰减项，从而在优化过程中对参数进行正则化，提高了模型的泛化能力。在速度方面，SGD的收敛速度最慢，Adam次之，Adamw最快。SGD容易被局部最优解困住，而...
十分钟搞明白Adam和AdamW,SGD,Momentum,RMSProp,Adam,AdamW 4.4万播放 一周刷爆LeetCode,算法大神左神(左程云)耗时100天打造算法与数据结构基础到高级全家桶教程,直击BTAJ等一线大厂必问算法面试题真题详解(马士兵) 284.2万播放 《公基》&《常识》系统课(已是最新版本,适用2025和2026年备考学生)——马克 4080.1万播...
Juliuszh:一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam 主要是对深度学习各种优化器 (从SGD到AdamW) 使用统一的框架做一次整理,本文相比于链接从源代码的角度理解这些优化器的思路。 代码来自 PyTorch1.7.0 官方教程: https://pytorch.org/docs/1.7.0/optim.html 首先我们来回顾一下各类优化算法。 深度学习优化算...
1.1 SGD 1.2 Momentum 1.2.1 理解指数加权平均 1.2.2 偏差修正 1.3 AdaGrad 1.4 Nesterov 1.5 AdaDelta/RMSProp 1.6 Adam(AdaptiVe Moment Estimation) 1.7 Adam的改进 1.7.1 Adamw 1.7.2 LazyAdam 1.7.3 Madam 2. 到底是用Adam还是用SGD 2.1 Adam的罪状 ...
优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW,LazyAdam) 2019-09-12 21:31 − ... 曹明 0 247 相关推荐 ArrayList实现原理(JDK1.8) 2019-11-30 19:14 − ### ArrayList实现原理(JDK1.8) ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1669484/201911/1669484-20191130191338574-57...