Which One Is The Best Optimizer: Dogs-VS-Cats Toy Experiment 训练集上 验证集上 可见 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...
首先是最简单的SGD，这里不再赘述（注意这里的ϵ是学习率）：g←1m∇θ∑iL(f(x(i);θ),y(i...
其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手动指定学习速率的,而后面的AdaGrad, RMSProp, Adam,就能够自动调节学习速率。 1、SGD SGD全名 stochastic gradient descent, 即随机梯度下降。不过这里的SGD其实跟MBGD(minibatch gradient descent)是一个意思,现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent,即随机抽取一批样本,以此...
常用的优化方法(Optimizer): 1.SGD&BGD&Mini-BGD: SGD(stochastic gradient descent):随机梯度下降,算法在每读入一个数据都会立刻计算loss function的梯度来update参数.假设loss function为L(w),下同. w−=η▽wiL(wi)w−=η▽wiL(wi) Pros:收敛的速度快;可以实现在线更新;能够跳出局部最优 Cons:很容易陷...
常用的优化方法(Optimizer) 1 SGD 和 BGD 和 Mini-BGD SGD 随机梯度下降,算法在每读入一个数据都会立刻计算loss function的梯度来update参数。假设loss function为w 所以SGD的batchsize为1 收敛的速度快,但是不容易跳出局部最优解 BGD(batch gradient descent):批量梯度下降,算法在读取整个数据集后才去计算损失函数...
1 Adam及优化器optimizer(Adam、SGD等)是如何选用的? 深度学习的优化算法主要有GD,SGD,Momentum,RMSProp和Adam算法。Adam是一种计算每个参数的自适应学习率的方法。相当于 RMSprop + Momentum。 在讲这个算法之前说一下移动指数加权平均。移动指数加权平均法加权就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程...
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr).minimize(cost) 1. 1 但是在使用caffe时solver里面一般都用的SGD+momentum,如下: base_lr: 0.0001 momentum: 0.9 weight_decay: 0.0005 lr_policy: "step" 1. 2. 3. 4. 1 2 3 4 加上最近看了一篇文章:The Marginal Value of Adaptive Gradient Me...
雷锋网 AI 科技评论按:谷歌大脑近期放出了一篇论文「Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning」(强化学习的神经网络优化器搜索),用强化学习的方法为神经网络(尤其是深度学习)找到最佳的优化算法/权重更新规则。论文并没有重新制造轮子,但也取得了不错的效果,而且也引起了一定的关注。雷锋网 AI 科技评论把...
SGD 因为更新比较频繁,会造成 cost function 有严重的震荡。 BGD 可以收敛到局部极小值,当然 SGD 的震荡可能会跳到更好的局部极小值处。 当我们稍微减小 learning rate,SGD 和 BGD 的收敛性是一样的。 3.Mini-Batch Gradient Descent (MBGD) 梯度更新规则: ...
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 给个默认的学习率 0.0001 就差不多了。 在ICLR 2018 的最佳论文 On the Convergence of Adam and Beyond 中,...