自适应学习率:Adam算法计算每个参数的自适应学习率,允许不同参数具有不同的学习速度。 偏差修正(Bias Correction):Adam算法在初期迭代中可能受到偏差的影响,因此它使用偏差修正来纠正这个问题。 Adam相关公式 初始化: 参数: 学习率: 梯度估计的移动平均(一阶矩): 梯度平方的移动平均(二阶矩): 时间步数: 每个迭代...
比喻:Adam像一辆装有智能导航的自行车,既能利用惯性下坡(动量),又能根据路况自动调速(自适应学习率)。 1. 偏差修正(Bias Correction) - 问题:初始时刻 \( m_t \) 和 \( v_t \) 偏向零(因 \( \beta_1, \beta_2 \) 接近1)。 - 修正公式: - **\( t \)**:训练步数,随时间增大,分母趋近1,...
denom = exp_avg_sq.sqrt().add_(group['eps']) bias_correction1 = 1 - beta1 ** state['step'] bias_correction2 = 1 - beta2 ** state['step'] step_size = group['lr'] * math.sqrt(bias_correction2) / bias_correction1 p.data.addcdiv_(-step_size, exp_avg, denom) return loss...
移出了Bias correction 项就变成了带Momentum的RMSProp算法,当 \beta_2 接近1的时候,会导致非bias-correction项的训练变得不稳定。尤其是在前几次的训练。最佳的成绩是当bias-correction和 (1 -\beta_2) 的值足够小的时候。可以看出无论是使用什么超参数组合,Adam算法的基本等于或优于RMSProp算法。 5. Adamax算法...
Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum, 随着梯度变的稀疏,Adam 比 RMSprop 效果会好。 整体来讲,Adam 是最好的选择。 很多论文里都会用 SGD,没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值,但是比其它算法用的时间长,而且可能会被困在鞍点。
深度学习:优化方法 1. 指数加权平均(Exponentially weighted average) 2. 带偏差修正的指数加权平均(bias correction in exponentially weighted average) 3. 动量(momentum) 4. Nesterov Momentum 5.AdaGrad(Adaptive Gradient) 6. Adadelta 7.R... 查看原文 ...
Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum, 随着梯度变的稀疏,Adam 比 RMSprop 效果会好。 整体来讲,Adam 是最好的选择。 很多论文里都会用 SGD,没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值,但是比其它算法用的时间长,而且可能会被困在鞍点。
Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum, 随着梯度变的稀疏,Adam 比 RMSprop 效果会好。 整体来讲,Adam 是最好的选择。 很多论文里都会用 SGD,没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值,但是比其它算法用的时间长,而且可能会被困在鞍点。
而每个参数的梯度都是不同的,所以每个参数的学习率即使在同一轮也就不一样了。(可能会有疑问,tt 前面没有 999 轮更新怎么办,那就有多少轮就算多少轮,这个时候还有 bias correction 在。)而参数更新的方向也不只是当前轮的梯度 gtgt 了,而是当前轮和过去共 11−β1=1011−β1=10 轮梯度的平均。
Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum, 随着梯度变的稀疏,Adam 比 RMSprop 效果会好。 整体来讲,Adam 是最好的选择。 很多论文里都会用 SGD,没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值,但是比其它算法用的时间长,而且可能会被困在鞍点。