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...
必定可以分解为所在方向及其正交方向上的两个方向之和,那么其在方向上的投影就意味着SGD在Adam算法决定的下降方向上前进的距离,而在的正交方向上的投影是 SGD 在自己选择的修正方向上前进的距离。 图片来自原文,这里p为Adam下降方向,g为...
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...
学习率调整:SGD通常使用固定的学习率,而Adam则允许每个参数的学习率自适应地调整,这意味着它可以随着时间的推移进行更改。 动量:SGD可以通过一个动量项进行修改以包括此功能,但在其基本版本中并不包括动量。而Adam在其公式中明确地包含了动量。 计算负担:Adam通常需要更多的计算,因为它存储并更新了梯度的一阶和二阶...
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。
1. 为什么理解Adam很重要？2. 什么是Adam?3. 鞍点逃逸和极小值选择 4. SGD vs. Adam: 极小值...
NAG全称Nesterov Accelerated Gradient,是在SGD、SGD-M的基础上的进一步改进,我们知道在时刻t的主要下降方向是由累积动量决定的,自己的梯度方向说了也不算,那与其看当前梯度方向,不如先看看如果跟着累积动量走了一步,那个时候再怎么走。因此,NAG不计算当前位置的梯度方向,而是计算如果按照累积动量走了一步,那个时候的...
神经网络优化算法是深度学习中至关重要的组成部分,它们通过调整网络参数以最小化损失函数,从而提高模型的准确性和泛化能力。以下是对SGD(随机梯度下降法)和Adam等几种常见神经网络优化算法的综述: SGD(随机梯度下降法) SGD是一种常用的优化算法,主要用于训练机器学习模型,尤其是神经网络。其基本思想是基于单个样本或小...
本文分析了Adam和SGD算法的优劣,深入的讲解了优化算法的选择与使用策略,希望能对读者们有所帮助。 机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味...
SGD是一个基本的优化算法,它通过计算每个训练样本的梯度来更新模型的参数。具体来说,SGD的更新规则如下: ``` θ' = θ - η * ∇J(θ;x) ``` 其中,θ表示模型的参数,η表示学习率,∇J(θ;x)表示损失函数对参数的梯度,x表示训练样本。从更新规则可以看出,SGD每次只用一个样本来更新参数,因此计算速度...