本文将从以下三方面来分析Adam算法,首先介绍论文中相关的基础知识;接着介绍作者如何得出adam算法的,第三部分对adam算法的实验结论进行优缺点分析以及我的一些理解, 第四部分将基于paper中的伪代码实现一个简单的adam optimizer。 一,基础知识 non-stationary objectives 数据的均值,方差,协方差等等指标会随着时间一直变化...
译者：AI研习社（Born alone°）双语原文链接：NEURAL NETWORKS (MAYBE) EVOLVED TO MAKE ADAM THE BEST OPTIMIZER 免责声明:这篇文章和我平时的有些不同。事实上，我不会证明任何东西，我只是简单地解释一下我关于深度神经网络优化的一些猜想。和我平时的帖子不同，我写的东西完全有可能是错的。 我已经从实践...
译者:AI研习社(Born alone°) 双语原文链接:NEURAL NETWORKS (MAYBE) EVOLVED TO MAKE ADAM THE BEST OPTIMIZER 免责声明:这篇文章和我平时的有些不同。事实上,我不会证明任何东西,我只是简单地解释一下我关于深度神经网络优化的一些猜想。和我平时的帖子不同,我写的东西完全有可能是错的。 我已经从实践和经验...
译者:AI研习社(Born alone°) 双语原文链接:NEURAL NETWORKS (MAYBE) EVOLVED TO MAKE ADAM THE BEST OPTIMIZER 免责声明:这篇文章和我平时的有些不同。事实上,我不会证明任何东西,我只是简单地解释一下我关于深度神经网络优化的一些猜想。和我平时的帖子不同,我写的东西完全有可能是错的。 我已经从实践和经验...
双语原文链接:NEURAL NETWORKS (MAYBE) EVOLVED TO MAKE ADAM THE BEST OPTIMIZER 免责声明:这篇文章和我平时的有些不同。事实上,我不会证明任何东西,我只是简单地解释一下我关于深度神经网络优化的一些猜想。和我平时的帖子不同,我写的东西完全有可能是错的。
optimizer.step() 1. 当然,最优化器应该设定为 wd=0,否则它还会做一些 L2 正则化,这也是我们不希望看到的。现在在权重衰减的位置中,我们可以在所有参数上进行循环,并依次采用权重衰减的更新。我们的参数应该存储在优化器的字典param_groups中,因此这个循环应该如下段代码所示那样的:...
Adam优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，进来其⼴泛的应⽤与深度学习的应⽤中，尤其是计算机视觉和⾃然语⾔处理等任务。本⽂分为两部分，前⼀部分简要介绍了Adam优化算法的特性和其在深度学习中的应⽤，后⼀部分从Adam优化算法的原论⽂出发，详细解释和推导了他的算法过程和更新规则，我们希望读者...
Lookahead Optimizer 怎么做 Lookahead 迭代地更新两组权重:slow weights φ和 fast weights θ,前者在后者每更新 k 次后更新一次。Lookahead 将任意标准优化算法 A 作为内部优化器来更新 fast weights。 使用优化器 A 经过 k 次内部优化器更新后,Lookahead 通过在权重空间 θ φ 中执行线性插值的方式更新 slow wei...
optimizer.step() AdamW 实验结果:是否有效? 我们先在计算机视觉问题上进行了测试,结果令人鼓舞。具体来说,我们使用 Adam 和 L2 正则化在 30 个 epoch(这是 SGD 在 1cycle 策略(详见 https://sgugger.github.io/the-1cycle-policy.html)中达到 94% 准确率的必要时间)获得的准确率平均为 93.36%,在两次中有...
Adam 推出之后的大多数论文都在使用它,人们发现的其他一些高效架构也依赖于它,对于使用 NAS 或类似方法的架构来说更是如此了。但在实践中,很多架构也能很好地适配其他优化器。并且,现在很多新论文也在使用 Ranger 等其他优化器。此外,关于 Adam 的另一种说法是,如果它真的自适应,那我们就不需要学习率查找器(...