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...
📚 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 Nesterov Momentum 可以帮助加速收敛。🌟 Adam 的优势: Adam 结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的思想,自适应地调整学习率,这使得它通常能够更快地收敛。 对初始学习率不敏感。🔄 Adam 的局限性:...
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优化器之一。 在实际应用中,建议根据具体任务和数据集的特点选择合适的优...
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...
可以看出RMSProp和Adagrad优化器在更新时,只有累计梯度平方的更新公式不一样,这个公式在累计梯度平方的基础上使用率移动平均的方式,使得RMSProp在面对梯度消失的问题时拥有更好的表现。 5.Adam优化器 Adam是SGDM和RMSProp的结合,算是以上算法的集大成者,它基本解决了之前提到的梯度下降的一系列问题,比如随机小样本、自适...
在神经网络训练中,Adam优化器和SGD(随机梯度下降)各有千秋。Adam优化器类似于带符号的SGD,其更新量的尺度与梯度大小关系不大,这使得Adam在调整时相对容易。而SGD的更新量则直接受梯度大小的影响,因此SGD的调整较为复杂。🔍 对于SGD,如果损失函数(loss)增大k倍,梯度也会相应增大k倍。这意味着损失函数的尺度和学习...
SGD对所有参数更新时应用同样的 learning rate,如果我们的数据是稀疏的,我们更希望对出现频率低的特征进行大一点的更新。LR会随着更新的次数逐渐变小。 5.Adam:Adaptive Moment Estimation 这个算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。相当于 RMSprop + Momentum ...
🚀 Adam优化器是一种用于深度学习和其他基于梯度的优化算法的自适应学习率优化算法。它的名字来源于 "adaptive moment estimation",意味着它能够自适应地调整学习率。📊 Adam的特点包括: 一阶矩估计(均值):Adam使用梯度的移动平均值,类似于动量方法。
优化损失函数说明了就是想让损失函数收敛到了一定的值,这样模型才是最优的。 梯度下降优化法经历了SGD→SGDM→NAG→AdaGrad→AdaDelta→Adam→Nadam 这样的发展历程。之所以会不断地提出更加优化的方法,是引入了动量Momentum概念。 2.梯度下降法调优 梯度下降法就好比一个蒙着眼睛的人下山,每次在负梯度最大的方向,向...
随机梯度下降(SGD) 2 标准动量优化算法(Momentum) 3 RMSProp算法 4 Adam 5 总结 正文开始 1 随机梯度下降(SGD) 算法介绍 对比批量梯度下降法,假设从一批训练样本 中随机选取一个样本 。模型参数为 ,代价函数为 ,梯度为 ,学习率为 ,则使用随机梯度下降法更新参数表达式为: 其中, , 表示随机选择的一个梯度方...