Adam 或 Adaptive Moment Optimization:自适应力矩优化. 算法将 Momentum 和 RMSProp 两种算法结合了起来。这里是迭代方程。 图片 我们计算了每个梯度分量的指数平均和梯度平方指数平均(方程 1、方程 2)。为了确定迭代步长我们在方程 3 中用梯度的指数平均乘学习率(如 Momentum 的情况)并除以根号下的平方指数平均(如 ...
系列第一篇文章[1]介绍了这系列文章的思路,罗列了重要的数学记号,并讲了标准梯度下降法(GD, Gradient Descent)和Momentum机制.今天我们换个角度来解释Momentum,然后介绍RMSProp(Root Mean Square Propagation)和AdaM(Adaptive Moment Algo). 换角度看Momentum 第一篇中讲到带有Momentum的GD的迭代方法为 Δxt=−η...
当步长很大时 RMSProp 将自动减小梯度更新的步长(大步长容易越过极小值点)。 Adam 到目前为止,我们已经对比了 RMSProp 和 Momentum 两种方法。尽管 Momentum 加速了我们对极小值方向的搜索,但 RMSProp 阻碍了我们在振荡方向上的搜索。 Adam 或 Adaptive Moment Optimization 算法将 Momentum 和 RMSProp 两种算法结合了...
当步长很大时 RMSProp 将自动减小梯度更新的步长(大步长容易越过极小值点)。 Adam 到目前为止,我们已经对比了 RMSProp 和 Momentum 两种方法。尽管 Momentum 加速了我们对极小值方向的搜索,但 RMSProp 阻碍了我们在振荡方向上的搜索。 Adam 或 Adaptive Moment ...
Adam 或 Adaptive Moment Optimization 算法将 Momentum 和 RMSProp 两种算法结合了起来。 这里是迭代方程。 我们计算了每个梯度分量的指数平均和梯度平方指数平均(方程 1、方程 2)。为了确定迭代步长我们在方程 3 中用梯度的指数平均乘学习率(如 Momentum 的情况)并除以根号下的平方指数平均(如 Momentum 的情况),然...
Adam 或 Adaptive Moment Optimization 算法将 Momentum 和 RMSProp 两种算法结合了起来。 这里是迭代方程。 我们计算了每个梯度分量的指数平均和梯度平方指数平均(方程 1、方程 2)。为了确定迭代步长我们在方程 3 中用梯度的指数平均乘学习率(如 Momentum 的情...
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。
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。
Adam:动量 + RMSProp + 偏差修正 算法可视化 深度学习各种算法可视化1.gif 深度学习各种算法可视化2.gif 动量算法(Momentum) 使用意义(梯度下降存在问题) 在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度方向更新自变量。然而,自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置可能会带来一定的问题 ...
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...