使用Adam优化带L2正则的损失并不有效,如果引入L2正则化项,在计算梯度的时候会加上正则项求梯度的结果。正常的权重衰减是对所有的权重都采用相同的系数进行更新,本身比较大的一些权重对应的梯度也会比较大,惩罚也越大。但由于Adam计算步骤中减去项会有除以梯度平方的累积,使得梯度大的减去项偏小,从而具有大梯度的权重...
在使用 Adam 优化器时,权重衰减的部分可能相差很大:在 L2 正则化的情况下,我们将这个wd*d添加到梯度中,然后分别计算梯度机器平方的移动均值,然后再更新权重。然而权重衰减方法只是简单地更新权重,然后每次从权重中减去一点。 显然这是两种不同的方法。在进行实验之后,Ilya Loshchilov 和 Frank Hutter 在论文中建议...
选择优化算法:有了梯度之后,我们需要一个优化算法来更新模型的参数。常用的优化算法包括梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)、Adam、RMSprop 等。这些算法的主要区别在于它们如何处理梯度和更新参数。 参数更新:使用优化算法,我们根据梯度和学习率来更新模型的参数...
其实很多研究者都发现目前的最优化方法可能有些缺点,不论是 Adam 还是带动量的 SGD,它们都有难以解决的问题。例如我们目前最常用的 Adam,我们拿它做实验是没啥问题的,但要是想追求收敛性能,那么最好还是用 SGD+Momentum。但使用动量机制又会有新的问题,我们需要调整多个超参数以获得比较好的效果,不能像 Adam 给...
Adam优化方法 整理动量梯度下降算法的时候,这一类大概有3种: 动量梯度下降 RMSprop Adam 优化算法 这里主要记录一下这3个算法的优化过程 动量梯度下降 RMSprop Adam 优化算法 t为迭代次数 t为迭代次数
如果想使训练深层网络模型快速收敛或所构建的神经网络较为复杂,则应该使用Adam或其他自适应学习速率的方法,因为这些方法的实际效果更优。 RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。随着梯度变的稀疏,Adam 比 RMSprop 效果会好。 四、优化算法的常用tricks (1)首先,各大算法孰优孰劣并无定论。如果是...
进一步优化梯度下降 现在我们要讨论用于进一步优化梯度下降的各种算法。 1. 动量 SGD方法中的高方差振荡使得网络很难稳定收敛,所以有研究者提出了一种称为动量(Momentum)的技术,通过优化相关方向的训练和弱化无关方向的振荡,来加速SGD训练。换句话说,这种新方法将上个步骤中更新向量的分量’γ’添加到当前更新向量。
4.收敛速度较快：相较于其他优化算法（如随机梯度下降，SGD），Adam方法的收敛速度通常较快，这使得它...
Adam Adam(Adaptive Moment Estimation)本质上是带有动量项的RMSprop,它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。Adam的优点主要在于经过偏置校正后,每一次迭代学习率都有个确定范围,使得参数比较平稳。公式如下: 其中, , ...
其中最优化器 A 可能是 Adam 或 SGD 等最优化器,内部的 for 循环会用常规方法更新 fast weights θ,且每次更新的起始点都是从当前的 slow weights φ 开始。最终模型使用的参数也是慢更新那一套,因此快更新相当于做了一系列实验,然后慢更新再根据实验结果选一个比较好的方向,这有点类似 Nesterov Momentum 的思...