优化器对ACC影响也挺大的,比如上图Adam比SGD高了接近3个点。故选择一个合适的优化器也很重要。 Adam收敛速度很快,SGDM相对要慢一些,但最终都能收敛到比较好的点 训练集上Adam表现最好,但验证集上SGDM最好。可见SGDM在训练集和验证集一致性上,比Adam好。 NLP任务实验 LSTM模型上,可见Adam比SGDM收敛快很多。最终...
Adam(Adaptive Moment Estimation) 前面SGD-M在SGD基础上增加了一阶动量,AdaGrad和AdaDelta在SGD基础上增加了二阶动量(其实就是那个平方项,很多参考资料称之为二阶动量),那么把一阶动量和二阶动量都用起来就是Adam的构成了,即:Adaptive(Adadelta, RMSProp,Adagrad) + Momentum。
在深度学习中,选择合适的优化器对于模型的收敛速度和最终性能至关重要。SGD作为最基础的优化器,具有计算简单和实时更新的优点,但收敛速度较慢且容易陷入局部最优。SGDM通过引入动量项加速了收敛并减少了震荡。Adagrad和RMSProp通过自适应调整学习率提高了优化效率,而Adam则结合了动量法和RMSProp的优点,成为目前广泛使用的...
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...
神经网络优化算法是深度学习中至关重要的组成部分,它们通过调整网络参数以最小化损失函数,从而提高模型的准确性和泛化能力。以下是对SGD(随机梯度下降法)和Adam等几种常见神经网络优化算法的综述: SGD(随机梯度下降法) SGD是一种常用的优化算法,主要用于训练机器学习模型,尤其是神经网络。其基本思想是基于单个样本或小...
不同的优化算法在解决同一优化问题时表现各异，对比不同优化器的优劣，选择需考虑具体任务。比如，SGD、Momentum和Adam等各具优势和劣势。【具体任务中的选择】在实际应用中，选择何种优化器需根据具体任务和数据特性来定。在计算机视觉任务中，SGD依然占据着主导地位，而在自然语言处理领域，特别是基于Transformer的模型...
Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来更新参数,可以更准确地指导参数的更新方向和速度。这使得Adam算法在很多情况下比SGD表现更优秀。 在实际使用Adam算法时,我们需要设置学习率η、指数衰减率β1和β2的大小,以及误差项ε的值。通常来说,合适的学习率可以使模型在训练初期快速收敛,并在最优解周围进行...
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...
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。 分享至 投诉或建议 ...
Adam罪状一:可能不收敛 这篇是正在深度学习领域顶级会议之一 ICLR 2018 匿名审稿中的 On the Convergence of Adam and Beyond,探讨了Adam算法的收敛性,通过反例证明了Adam在某些情况下可能会不收敛。 回忆一下上文提到的各大优化算法的学...