SGD-M参数更新公式如下,其中η是学习率,∇J(θ)是当前参数的梯度 θ=θ−vt 一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值,也就是说,t时刻的下降方向,不仅由当前点的梯度方向决定,而且由此前累积的下降方向决定。γ的经验值为0.9,这就意味着下降方向主要是此前累积的下降方向,并略微偏向当前时刻的下降方向。
对于数据噪声较大的任务,SGD 往往能表现得更好。 它通常更容易收敛到全局最优解。🚫 SGD 的挑战: 学习速度可能较慢,因为使用固定的学习率。 可能会陷入鞍点,而不是达到局部或全局最优。📚 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 Ne...
本文将重点介绍SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp和Adam这五种常用的优化器。 一、SGD(随机梯度下降) 原理:SGD是随机梯度下降的缩写,其核心思想是每次迭代时仅使用一个样本(或一小批样本,即mini-batch)的梯度信息来更新模型参数。这种方式显著降低了计算成本,但也可能导致收敛速度较慢和容易陷入局部最优。 特点: 计算简单...
Adam(Adaptive Moment Estimation) 前面SGD-M在SGD基础上增加了一阶动量,AdaGrad和AdaDelta在SGD基础上增加了二阶动量(其实就是那个平方项,很多参考资料称之为二阶动量),那么把一阶动量和二阶动量都用起来就是Adam的构成了,即:Adaptive(Adadelta, RMSProp,Adagrad) + Momentum。 首先我们计算动量部分:(与之前的V_ne...
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。
为了克服朴素梯度下降的诸多不足，各种改进算法应运而生，例如SGD（随机梯度下降）的诞生及其后续的演进版本NAdam。然而，在学术界的最新研究中，我们惊讶地发现，并非所有文章都青睐于Adam或NAdam等被广泛认为“表现优异”的自适应算法。相反，许多研究仍选择使用更为基础的SGD或结合动量的SGD等方法。二、梯度下降法 2...
🌐而Adam优化器则是一个更先进的算法,结合了SGD和动量方法的优点。它不仅能自适应地调整学习率,还能有效处理稀疏梯度。 🤷♂️所以,选择哪个优化器更好呢?这取决于你的具体任务和数据集。对于一些复杂的深度学习模型,Adam可能会表现得更稳定和高效。而对于一些简单的线性模型,SGD可能就足够了。 💡最后,...
SGD 先来看SGD。SGD没有动量的概念,也就是说: 代入步骤3,可以看到下降梯度就是最简单的 SGD最大的缺点是下降速度慢,而且可能会在沟壑的两边持续震荡,停留在一个局部最优点。 SGD with Momentum 为了抑制SGD的震荡,SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。下坡的时候,如果发现是陡坡,那就利用惯性跑的快一些。SGDM全称...
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...
ADAM:通常比SGD更快收敛,并且需要的迭代次数较少。 SGD:可能需要更多的迭代次数,并且在某些情况下可能陷入局部优异。 3、鲁棒性与稳定性的差异 ADAM:由于其自适应学习率调整,可以更好地适应各种不同的问题和数据集。 SGD:有时可能需要手动调整学习率,以避免收敛过慢或者过拟合。