opt_SGD=torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(),lr=LR)opt_Momentum=torch.optim.SGD(net_Momentum.parameters(),lr=LR,momentum=0.8)opt_RMSprop=torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(),lr=LR,alpha=0.9)opt_Adam=torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(),lr=LR,betas=(0.9,0.99)) 代码语言:javascri...
从而我们可以发现,SGDM相比于SGD的差别就在于,参数更新时,不仅仅减去了当前迭代的梯度,还减去了前t-1迭代的梯度的加权和。由此可见,SGDM中,当前迭代的梯度,和之前迭代的累积梯度,都会影响参数更新。 SGDM相比SGD优势明显,加入动量后,参数更新就可以保持之前更新趋势,而不会卡在当前梯度较小的点了。 美中不足的是,...
SGD作为最基础的优化器,具有计算简单和实时更新的优点,但收敛速度较慢且容易陷入局部最优。SGDM通过引入动量项加速了收敛并减少了震荡。Adagrad和RMSProp通过自适应调整学习率提高了优化效率,而Adam则结合了动量法和RMSProp的优点,成为目前广泛使用的优化器之一。 在实际应用中,建议根据具体任务和数据集的特点选择合适的优...
RMSprop和AdaGrad的思路都是大梯度配小学习率小梯度配大学习率,这个思路是没问题的,但是针对到迭代的每一步,并且放眼整个迭代过程,RMSprop算法可能会出现迭代后期的步子可能会比迭代前期还大的情况,因为学习率可能会出现自适应地上下剧烈跳动地情况,这就导致模型无法收敛。 所以RMSprop虽然在大部分数据集都表现比较好,但...
Adam算法:momentum + rmsprop AdamW: Adam + 权重衰减。权重衰减就是每次更新参数后,都对参数减去一个很小的值,防止参数过大,用于提高模型的泛化性。 L2正则 VS weight decay 两个出发点不一样,在SGD的时候一样。但是在Adam不一样。
1. SGD Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中,Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度,并用该梯度对模型参数进行更新: Θ=Θ−α⋅▿ΘJ(Θ)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ) 优点: cost fuction若
在Adam算法中,参数 β1 所对应的就是Momentum算法中的 β值,一般取0.9,参数 β2 所对应的就是RMSProp算法中的 β值,一般我们取0.999,而 ϵ 是一个平滑项,我们一般取值为1 0 − 8 10^{−8}10−8,而学习率则需要我们在训练的时候进行微调。
SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳。
常用的优化算法包括梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)、Adam、RMSprop 等。这些算法的主要区别在于它们如何处理梯度和更新参数。 参数更新:使用优化算法,我们根据梯度和学习率来更新模型的参数。学习率是一个超参数,它决定了每次更新参数时的步长。 学习率与...
Adam是一种综合优化算法,集成了动量和自适应学习率的优点。Adam同时结合了Adagrad和RMSProp算法的优点,能够很好的处理稀疏数据和步长自动退火。 我们知道,梯度下降法的参数更新公式为: 通俗来说(不严谨,为了方便理解): 引入动量,即调整 。