【论文】Kingma D , Ba J . Adam: A Method for Stochastic Optimization[J]. Computer ence, 2014.(pdf) 论文首次提出了 Adam 算法——基于一阶导数的随机梯度下降算法 Adam 是对 SGD、AdaGrad 和 RMSProp 算法的优化 Adam 结合 AdaGrad 和 RMSProp 两种算法的优点,对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计都进行综...
计算负担:Adam通常需要更多的计算,因为它存储并更新了梯度的一阶和二阶矩估计值。而基本的SGD仅仅是基于当前的梯度更新权重。 收敛性:在实践中,Adam通常比SGD收敛得更快,因为它的自适应性质允许它更聪明地更新权重。但这并不意味着Adam在所有情况下都优于SGD。在某些情况下,SGD(尤其是带有动量的SGD)可能表现得更...
在机器学习和深度学习中，优化算法是训练模型的核心。它们通过调整模型参数来最小化损失函数，从而提高模型的预测准确性。虽然梯度下降法是最基本的优化方法，但随着技术的发展，许多改进的优化算法（如SGD和Adam）也逐渐流行起来。本文将详细介绍这些优化算法，帮助你理解如何通过优化算法提升模型性能。1. 梯度下降法简介...
他们CIFAR-10数据集上进行测试,Adam的收敛速度比SGD要快,但最终收敛的结果并没有SGD好。他们进一步实验发现,主要是后期Adam的学习率太低,影响了有效的收敛。他们试着对Adam的学习率的下界进行控制,发现效果好了很多。 于是他们提出了一个用来改进Adam的方法:前期用Adam,享受Adam快速收敛的优势;后期切换到SGD,慢慢寻找...
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...
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,但也可能导致收敛速度较慢和容易陷入局部最优。 特点: 计算...
对于带动量的SGD,mt=β1⋅mt−1+(1−β1)⋅gt,Vt=1。也就是一阶动量不仅要考虑当前时刻的梯度,还考虑到了上一时刻的动量。就像是一辆车,上一时刻在全速向前,这一时刻要刹车,但是不可能立刻停下来。 Adam Adam算法引入了二阶动量的概念,二阶动量是什么呢,是历史动量的平方和,可以理解为这个参数他更...
文章提出了Adam与SGD组合策略的设想，即利用Adam的快速收敛特性来加速初期的优化过程，然后过渡到SGD以进行更精细的调整，以期达到更好的最终结果。然而，这一策略的实现涉及到两个关键问题：切换算法时的学习率调整以及确定切换时机。文章引用了一篇论文的建议，提出在Adam算法结束时，SGD学习率的调整应确保...
\eta_t^{SGD} = \alpha^{SGD}\cdot g_t. \eta_t^{SGD}必定可以分解为\eta_t^{Adam}所在方向及其正交方向上的两个方向之和,那么其在\eta_t^{Adam}方向上的投影就意味着SGD在Adam算法决定的下降方向上前进的距离,而在\eta_t^{Adam}的正交方向上的投影是 SGD 在自己选择的修正方向上前进的距离。
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习率: 其中,SGD没有用到二阶动量,因此学习率是恒定的(实际使用过程中会采用...