Bk+1=Bk−η⋅gtB_{k+1} = B_k - \eta \cdot g_tBk+1=Bk−η⋅gt 缺点:SGD对学习率非常敏感,可能导致更新震荡,特别是在高噪声数据或复杂损失曲面上。 Momentum:增加动量 🚀 计算梯度:与SGD类似,先计算梯度。 计算动量:利用指数加权平均来计算动量。公式为: mt=βmt−1+(1−β)⋅gtmt...
SGD 震荡且缓慢的沿着沟壑的下坡方向朝着局部最优点前进,如下图: momentum能够加速SGD方法,并且能够减少震荡,如下图: 特点 加入了动量因素,SGD-M缓解了SGD在局部最优点梯度为0,无法持续更新的问题和振荡幅度过大的问题。 当局部沟壑比较深,动量加持用完了,依然会困在局部最优里来回振荡 4.NAG SGD 还有一个问题...
SGD-M参数更新公式如下,其中η是学习率,∇J(θ)是当前参数的梯度 θ=θ−vt 一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值,也就是说,t时刻的下降方向,不仅由当前点的梯度方向决定,而且由此前累积的下降方向决定。γ的经验值为0.9,这就意味着下降方向主要是此前累积的下降方向,并略微偏向当前时刻的下降方向。
首次以类 SGD 内存成本完成大模型训练 UT Austin 和 Meta AI 推出了全新训练策略 ——APOLLO（Approximated Gradient Scaling for Memory Efficient LLM Optimization）。这一创新方法首次实现了以 SGD 级别的内存成本训练大模型，同时保持了 AdamW 的卓越优化性能（已在 LLaMA 7B 的预训练上验证）。文章已经被 MLSys ...
Adam是结合了带有动量的梯度mt和自适应学习率vt(RMSProp)的优化器，来解决sgd的系列问题。带有动量的梯度...
深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法(优化器) 1.1 原理解释 如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的...
1.优化器:从SGD到Adam到AdamW2024-09-292.浅谈位置编码(RoPE)2024-03-253.激活函数和GLU2024-10-29 收起 1. SGD 随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 输入数据为(x, y)组成的pair,模型参数是WW,随机选择一批样本组成一个batch,输入模型计算loss:L=f(X,Y;W)L=f(X,Y;W),并求出梯度,更新...
在2023年,深度学习优化算法的发展从传统的SGD(随机梯度下降)到更先进的AdamW,可以说是非常重要的一步。以下是从SGD到AdamW的演化过程的简要概述🔽✅SGD(随机梯度下降): 核心思想:SGD是最基本的优化算法,每次更新模型参数时只使用一个训练样本的梯度。这种方法虽然简单,但在某些情况下效率不高,尤其是当梯度方向变...
一. SGD,Adam,AdamW,LAMB优化器 优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数,使其逼近或达到最优值,从而最小化(或最大化)损失函数。 1. SGD 随机梯度下降是最简单的优化器,它采用了简单的梯度下降法,只更新每一步的梯度,但是它的收敛速度会受到学习率的影响。
SGD Adagrad RMSprop Adam AdamW 总结 模型的不同参数设置不同的优化器参数 权重衰减去掉bias和BN 前置 EMA 指数移动平均,EMA(Exponential Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 Nicolas:【炼丹技巧】指数移动平均(EMA)的原理及PyTorch实现 核心公式为: yt=βyt−1+(1−β)xt,xt是t时刻测...