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...
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,...
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...
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。
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。
另外,在数据比较稀疏的时候,adaptive的方法能得到更好的效果,例如Adagrad,RMSprop, Adam 等。Adam 方法也会比 RMSprop方法收敛的结果要好一些, 所以在实际应用中 ,Adam为最常用的方法,可以比较快地得到一个预估结果。 最后两张动图从直观上展现了算法的优化过程。第一张图为不同算法在损失平面等高线上随时间的变化...
动量优化法,相比于SGD仅仅关注当前的梯度,该方法引入了动量向量的概念,参数沿着动量向量进行更新,即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向,同时利用当前batch的梯度微调最终的更新方向。公式表示如下图所示,dW与db分别表示当前的权重梯度和偏移量梯度,其中β取值越大,过去的梯度影响越大,梯度下降更加顺滑,但是β太...
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。
())#把误差放进losses_his的列表里面# 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...
RMSprop算法是AdaGrad的改进，采用指数加权移动平均来计算梯度平方和，能更好地适应不同参数的变化速度，减少学习率快速下降的问题。Adam算法结合了RMSprop与动量法的优点，同时记录过去的梯度和累积梯度平和，用于动态调整学习率，减小更新过程中的震荡，加速收敛。Adam算法的关键更新公式如下：参数更新 = 学习...