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。 NLP任务实验 LSTM模型上,可见Adam比SGDM收敛快很多。最终结果SGDM稍好,但也差不多。 SGDM和Adam对比 SGDM训练慢,但收敛性更好,训练也更稳定,训练和验证...
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...
SGDM Adagrad & RMSProp Adam 对比各优化器收敛情况(lr=0.1 epoch=500 batch=32) 其他优化器 NAG(SGD with Nesterov Acceleration) AdaDelta 优化器选择 优化算法的常用tricks 参考 神经网络参数优化器 神经网络是基于连接的人工智能,当网络结构固定后,不同参数选取对模型的表达力影响很大 人工智能三学派:- 行为主义...
优化器(SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等) 1.1 SGD SGD全称Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降,1847年提出。每次选择一个mini-batch,而不是全部样本,使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题,但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。 1.2 SGDM SGDM即为SGD with momentum,它...
优化器(SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等) 1.1 SGD SGD全称Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降,1847年提出。每次选择一个mini-batch,而不是全部样本,使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题,但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。 1.2 SGDM SGDM即为SGD with momentum,它加...
2015年，结合SGDM和RMSProp，解决多种问题，是常用选择。 2. 优化器选择 SGDM在CV领域常见，Adam在NLP、RL等领域广泛。根据任务选择相应优化器。3. 优化器对比实验 实验显示，不同优化器在特定任务上的表现各异。4. 优化器改进与扩展 SWATS, AMSGrad, AdaBound, Cyclical LR, SGDR等提供...
RMSProp 算法(Hinton,2012)修改 AdaGrad 以在非凸情况下表现更好,它改变梯度累积为指数加权的移动平均值,从而丢弃距离较远的历史梯度信息。RMSProp 与 Adadelta 的移动均值更新方式十分相似 E[g2]t=0.9E[g2]t−1+0.1gt2E[g2]t=0.9E[g2]t−1+0.1gt2 ...
AdaDelta / RMSProp 由于AdaGrad单调递减的学习率变化过于激进,我们考虑一个改变二阶动量计算方法的策略:不累积全部历史梯度,而只关注过去一段时间窗口的下降梯度。这也就是AdaDelta名称中Delta的来历。 修改的思路很简单。前面我们讲到,指数移动平均值大约就是过去一段时间的平均值,因此我们用这一方法来计算二阶累积动量...
AdaDelta / RMSProp 由于AdaGrad单调递减的学习率变化过于激进,我们考虑一个改变二阶动量计算方法的策略:不累积全部历史梯度,而只关注过去一段时间窗口的下降梯度。这也就是AdaDelta名称中Delta的来历。 修改的思路很简单。前面我们讲到,指数移动平均值大约就是过...
RMSprop将学习速率除以梯度平方的指数衰减平均值。Hinton建议γ设置为0.9,默认学习率η为0.001 8.Adam Adam最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba提出的。Adam使用动量和自适应学习率来加快收敛速度。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(二阶矩估计)...