SGD在随机选择梯度的同时会引入噪声,使得权值更新的方向不一定正确。此外,SGD也没能单独克服局部最优解的问题。 2 标准动量优化算法(Momentum) 算法介绍 使用动量(Momentum)的随机梯度下降法(SGD),主要思想是引入一个积攒历史梯度信息动量来加速SGD。从训练集中取一个大小为n的小批量 样本,对应的真实...
下表列举了自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV),推荐系统(Recommendation System,RS),强化学习(Reinforcement Learning,RL)这四个方向的主流模型使用优化器的情况,可以看出在NLP领域AdamW(AdamWeightDecayOptimizer)使用比较普遍,CV领域SGD和momentum使用比较普遍,推荐领域比较杂,强化学习领域Adam使用比较普遍。 依据计算目标函...
SGD(随机梯度下降) Mini-Batch Gradient Descent 总结 牛顿法 Momentum Adam:(Adaptive Moment Estimation) 参考 背景 在深度学习中,对参数进行更改,从而达到最小化损失函数,进而达到最优解。优化算法的核心如何最小化损失函数,即怎么对参数更新。 梯度下降(Gradient Descent) 对于凸函数来说,负梯度方向是函数下降方向...
十分钟搞明白Adam和AdamW,SGD,Momentum,RMSProp,Adam,AdamW, 视频播放量 33939、弹幕量 16、点赞数 1862、投硬币枚数 1274、收藏人数 3419、转发人数 273, 视频作者 RethinkFun, 作者简介 原IBM人工智能产品Tech Lead,Data Scientist,相关视频:通俗易懂-大模型的关键
SGD,Momentum,Adagard,Adam简述SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行更新。Momentum参考了物理中动量的概念,前几次的梯度也会参与到当前的计算中,但是前几轮的梯度叠加在当前计算中会有一定的衰减。Adagard在训练的过程中可以自动变更学习的...
2. Momentum SGD方法的一个缺点是其更新方向完全依赖于当前batch计算出的梯度,因而十分不稳定。Momentum算法借用了物理中的动量概念,它模拟的是物体运动时的惯性,即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向,同时利用当前batch的梯度微调最终的更新方向。这样一来,可以在一定程度上增加稳定性,从而学习地更快,并且还有一...
在Adam算法中,参数 β1 所对应的就是Momentum算法中的 β值,一般取0.9,参数 β2 所对应的就是RMSProp算法中的 β值,一般我们取0.999,而 ϵ 是一个平滑项,我们一般取值为1 0 − 8 10^{−8}10−8,而学习率则需要我们在训练的时候进行微调。
2. SGD+Momentum(动量梯度下降):在SGD的基础上,引入一阶动量,增加惯性。SGD的缺点是参数更新方向只依赖于当前batch计算出的梯度,因此十分的不稳定。为了抑制SGD的震荡,可以在梯度下降的过程中加入惯性。t时刻的下降方向,不仅由当前点的梯度方向决定,还由此前的累积的梯度来决定。若当前的梯度方向与累积的历史梯度方向...
刚入门,优先考虑:SGD+Nesterov Momentum或者Adam。 选择熟悉的算法。 充分了解数据。---模型非常稀疏,则优先考虑自适应学习率算法Adam等。 根据需求选择。--快速验证,Adam,模型上线或者结果发布前,精调的SGD进行模型的极致优化。 先用小数据集实验。有论文研究指出,随机梯度下降算法的收敛速度和数据集的大小的关系不...
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。