opt_SGD=torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(),lr=LR)opt_Momentum=torch.optim.SGD(net_Momentum.parameters(),lr=LR,momentum=0.8)opt_RMSprop=torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(),lr=LR,alpha=0.9)opt_Adam=torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(),lr=LR,betas=(0.9,0.99)) 代码语言:javascri...
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...
可能会陷入鞍点,而不是达到局部或全局最优。📚 使用 SGD 的场景: 当你处理大量数据,并希望模型更接近全局最优解时,可以考虑使用 SGD。常见的变种如 Momentum 或 Nesterov Momentum 可以帮助加速收敛。🌟 Adam 的优势: Adam 结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的思想,自适应地调整学习率,这使得它通常能够更快地收敛。
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...
不同的优化器拥有各自独特的算法原理和适用场景。本文将重点介绍SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp和Adam这五种常用的优化器。 一、SGD(随机梯度下降) 原理:SGD是随机梯度下降的缩写,其核心思想是每次迭代时仅使用一个样本(或一小批样本,即mini-batch)的梯度信息来更新模型参数。这种方式显著降低了计算成本,但也可能导致...
本文将从随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)到自适应矩估计(Adam)这两个优化器进行比较与分析。 1.随机梯度下降(SGD) 随机梯度下降是最简单、最基础的优化器之一,其主要思想是通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数。每次迭代时,SGD随机选择一个小批量的训练样本进行梯度计算和参数更新,因此它的计算效率...
在神经网络训练中,Adam优化器和SGD(随机梯度下降)各有千秋。Adam优化器类似于带符号的SGD,其更新量的尺度与梯度大小关系不大,这使得Adam在调整时相对容易。而SGD的更新量则直接受梯度大小的影响,因此SGD的调整较为复杂。🔍 对于SGD,如果损失函数(loss)增大k倍,梯度也会相应增大k倍。这意味着损失函数的尺度和学习...
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会随着更新的次数逐渐变小。 5.Adam:Adaptive Moment Estimation 这个算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。相当于 RMSprop + Momentum ...
神经网络参数优化器 一阶优化的各种梯度下降方法 SGD(vanilla SGD / with No Momentum) 一阶动量就是当前梯度,二阶动量恒为1 SGDM(SGD with Momentum) 在SGD基础上引入一阶动量 Adagrad 在SGD基础上增加二阶动量,可以对模型中的每个参数分配自适应学习率 RMSProp SGD基础上增加二阶动量 Adam 同时结合SGDM一阶动量...