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。
下表列举了自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV),推荐系统(Recommendation System,RS),强化学习(Reinforcement Learning,RL)这四个方向的主流模型使用优化器的情况,可以看出在NLP领域AdamW(AdamWeightDecayOptimizer)使用比较普遍,CV领域SGD和momentum使用比较普遍,推荐领域比较杂,强化学习领域Adam使用比较普遍。 依据计算目标函...
SGD && Adam && Adamw之间比较 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...
实验角度看,adam 效率高呀, sgd 慢的离谱.
AdamW = Adam + Weight decay 这么简单为什么还能是一篇论文呢?原因是,大家通常都会把L2L2正则化和weight decay混为一谈,实现L2L2正则化时并不会真的去在损失函数上加一项,而是计算完梯度后给梯度加上weight decay。Adam刚出时,大家实现的Adam with weight decay也是计算完梯度后对梯度进行weight decay,也就是: ...
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 0 242 相关推荐 ArrayList实现原理(JDK1.8) 2019-11-30 19:14 − ### ArrayList实现原理(JDK1.8) ,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...
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