在所有优化算法中,基于梯度(Gradient)的算法最为常用,即首先计算 f(theta) 对theta的梯度 d(theta),theta 沿着梯度下降的方向进行调整。 Adam 也是一种基于基于梯度的优化算法,该方法实现简洁,计算高效,内存占用少,适合非平稳目标函数,超参数有符合直觉的解释,无需复杂的调参过程。 先看下 Adam 算法的描述,需要阅...
TensorFlow的优化器基本都继承于 "class Optimizer",AdamOptimizer也不例外,本文尝试对该优化器的源码进行解读。源码位置: /tensorflow/python/training/adam.py Adam 从下边的代码块可以看到,AdamOptimizer继承于Optimizer,所以虽然AdamOptimizer类中没有minimize方法,...
Adam是一种自适应的优化算法,对于不同的参数、不同的数据集,可以根据自己的情况选择不同的参数来达到最优的性能。通常情况下,β1和β2的取值范围为0.9和0.999,并且可以使用默认值。而学习率α可以根据实验结果进行调整,通常情况下初始学习率可以设置为0.001 总结来说,Adam算法是TensorFlow中一种常用的优化算法,它通...
(会在鞍点或者局部最小点震荡跳动,因为在此点处,如果是训练集全集带入即BGD,则优化会停止不动,如果是mini-batch或者SGD,每次找到的梯度都是不同的,就会发生震荡,来回跳动。) SGD对所有参数更新时应用同样的 learning rate,如果我们的数据是稀疏的,我们更希望对出现频率低的特征进行大一点的更新。LR会随着更新的次...
在深度学习训练中，Adam优化器是一个不可或缺的组件。它作为模型学习的指导教练，通过调整权值以最小化代价函数。在Keras中，Adam的使用如keras/examples/mnist_acgan.py所示，特别是在生成对抗网络（GAN）的实现中。其核心参数如学习率（lr）和动量参数（beta_1和beta_2）在代码中明确设置，参考文献【...
TensorFlow中常见的优化器: GradientDescentOptimizer AdagradOptimizer AdagradDAOptimizer MomentumOptimizer AdamOptimizer RMSPropOptimizer 一、随机梯度下降SGD 给定一个可微函数,理论上可以用解析法找到它的最小值:函数的最小值是导数为 0 的点,因此你只需找到所有导数为0 的点,然后计算函数在其中哪个点具有最小值。
Adam算法 总结 1. 梯度下降算法 优化器(optimizer)是我们用于降低损失或者提高准确度的一种技巧。我们通过使用优化器来找到代价函数(cost function)的局部最优值。 hθ(x(i))是线性模型: 参数更新: 当代价函数是凸函数的时候,我们有唯一的全局最优解。我们可以简单使用梯度下降算法,最后收敛到全局最优解。
__init__( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, use_locking=False, name='Adam' ) learning_rate:学习率参数 beta1:一阶矩估计的指数衰减率 beta2:二阶矩估计的指数衰减率 epsilon:一个非常小的数,防止除以零 use_locking:若为真则使用锁进行更新操作 name:使用梯度时创建...
“ 达观杯 ”的获奖方案中有的队伍使用了Lookahead+Adam的优化器,所以我也打算从优化器的方向入手看看能否有效果的提升。本以为BERT中使用的是用烂了的Adam,一看源码发现是重写的优化器,叫AdamWeightDecayOptimizer,本来Adam都没太搞懂,又来一个WeightDecay,一起学一下吧。
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