优化器对ACC影响也挺大的,比如上图Adam比SGD高了接近3个点。故选择一个合适的优化器也很重要。 Adam收敛速度很快,SGDM相对要慢一些,但最终都能收敛到比较好的点 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...
一般而言,在想使用带动量的RMSprop,或者Adam的地方,大多可以使用Nadam取得更好的效果。 经验之谈 对于稀疏数据,尽量使用学习率可自适应的优化方法,不用手动调节,而且最好采用默认值 SGD通常训练时间更长,但是在好的初始化和学习率调度方案的...
1. Adam和 SGDM Adam和SGDM作为当今最优秀的两种深度学习优化器,分别在效率和精度上有着各自的优势,下面我们将分析两种优化器各自优势的原因,两边的两张图分别是 几种常见的优化器在猫狗分类数据集上的分类准确率曲线,第一个是训练集,第二个是测试集 以下两张图是某个NLP任务中,几种模型的准确率和困惑度指标...
Adam是另一种自适应学习率的方法。总结以上算法,以SGD作为最初的算法,Momentum在其基础上加入了一阶动量(历史梯度的累计), AdaGrad和RMSProp在其基础上加入了二阶动量(历史梯度的平方累计),Adam就是结合了一阶动量和二阶动量算法。 10.Nadam Adam是集大成者,而Nadam = Adam + NAG。 梯度下降代码实现...
Adam罪状一:可能不收敛 这篇是正在深度学习领域顶级会议之一 ICLR 2018 匿名审稿中的 On the Convergence of Adam and Beyond,探讨了Adam算法的收敛性,通过反例证明了Adam在某些情况下可能会不收敛。 回忆一下上文提到的各大优化算法的学...
Adam是一种近似于随机梯度下降的优化器，用于优化模型的参数。Adam的基本思想是，通过维护模型的梯度和...
Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来更新参数,可以更准确地指导参数的更新方向和速度。这使得Adam算法在很多情况下比SGD表现更优秀。 在实际使用Adam算法时,我们需要设置学习率η、指数衰减率β1和β2的大小,以及误差项ε的值。通常来说,合适的学习率可以使模型在训练初期快速收敛,并在最优解周围进行...
Adam是另一种自适应学习率的方法。总结以上算法,以SGD作为最初的算法,Momentum在其基础上加入了一阶动量(历史梯度的累计), AdaGrad和RMSProp在其基础上加入了二阶动量(历史梯度的平方累计),Adam就是结合了一阶动量和二阶动量算法。 10.Nadam Adam是集大成者,而Nadam = Adam + NAG。
1. SGD 梯度下降法 1.1 梯度下降(Gradient Descent) 梯度g指函数的某处的偏导数,指向函数上升方向。因此梯度下降法是指用梯度的负数-g更新参数,从而使下一次计算的结果向函数下降方向逼近,从而得到最小值。其中更新时乘的系数称为学习率。 1.2 批次梯度下降(Batch Gradient Descent) ...
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。