先说核心结论：SGDM训练慢，但收敛性更好，训练也更稳定，训练和验证间的gap也较小。而Adam则正好相反。
needwarm-up?)) RAdam vsSWATS(见[小细节](#RAdam vsSWATS))。 提出了Lookahead(2019) ,为优化器做了一个“包裹...;vt−1+(1−α)(gt−1)2操作,防止在某一幅度摆动过于夸张。 但上述方法依然无法处理卡在局部最小的问题。引出Adam,可以理解为SGDM ...
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,训练和验证间的gap也较小。而Adam则正好相反。 4 SGDM和Adam优化 4.1 SWATS...
引出Adam,可以理解为SGDM + RMSProp。 接着,助教讲到“关于 Adaptive 的技术都是2014年以后提出的”,原因是其应用越来越广泛,举了例子:BERT由 ADAM 训练,Transformer由 ADAM 训练,Tacotron由 ADAM 训练;YOLO由 SGDM 训练,Mask R-CNN由 SGDM 训练,ResNet由 SGDM 训练;Big-GAN由 ADAM 训练,MAML由 ADAM 训练。
SGDwithMomentum(SGDM) 普通SGD可能恰好算出到一个局部最优,然后卡住就不动了;但是加入movement后,前面movement会对后面产生影响,可以跳出局部最优。Adagrad分母会永无止境的变大,可能走几步因为前几步的gradient太大导致后面step过小。RMSProp虽然解决了EMA问题,但是可能卡在一个gradient=0的位置。AdamAdamvs ...
If I want to choose the best optimizer for my deep learning model (from ADAM, Sgdm,…) , how can I compare between performance to them , If any suggestion to compare between them , by figures , values,….?…. and, if I choose learning rate first and then optimizer?
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。...我们看到,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。...SGD算法的下降方向就是该位置的梯度方向的反方向,带一阶动量的SGD的下降方向则是该位置的一阶动量方向。...作者提出的方法很简单,那就是当...
SGDwith Momentum 为了抑制SGD的震荡,SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。...我们看到,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。...SGD算法的下降方向就是该位置的梯度方向的反方向,带一阶动量的SGD的下降方向则是该位置的一阶动量方向。...作者提出的方法很简单,那就是当...
Adam vs SGDM Adam : fast training, large generalization gap, unstable SGDM : stable, little generalization gap, better convergence(?) 有没有可能将其结合?SWATS Begin with Adam (fast), end with SGDM Does Adam need warm-up? 横轴是分布,纵轴是代数。可以看到,有了 warmup 分布会有所改善。
SGD with Momentum(SGDM) 普通SGD可能恰好算出到一个局部最优,然后卡住就不动了;但是加入movement后,前面movement会对后面产生影响,可以跳出局部最优。 Adagrad 分母会永无止境的变大,可能走几步因为前几步的gradient太大导致后面step过小。 RMSProp 虽然解决了EMA问题,但是可能卡在一个gradient=0的位置。 Adam Ada...