numerical stability (default: 1e-10) .. _Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization: http://jmlr.org/papers/v12/duchi11a.html """ def __init__(self, params, lr=1e-2, lr_decay=0, weig...
个人实践，Adam和SGD组合效果会比较好，在多分类任务中SGD求解缓慢的时候可以时候，可以先使用Adam快速度过...
classAdaMax(object): def__init__(self, lr=1e-3, alpha=0.9, beta=0.999): self.s=0 self.r=0 self.lr=lr self.alpha=alpha self.alpha_i=1 self.beta=beta defupdate(self, g: np.ndarray): self.s=self.s*self.alpha+(1-...
论文结论是训练同一个nanoGPT模型，使用优化器Sophia比Adam速度快2倍。
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]
深度学习优化算法总结1、SGD2、SGDwithMomentum3、SGDwithNesterovAcceleration4、AdaGrad5、AdaDelta...;Adaptive+Momentum。7、Nadam参考文献: [1]一个框架看懂优化算法之异同SGD/AdaGrad/Adam[2] Gradient DescentwithMomentum 优化算法选择:SGD、SGDM、NAG、Adam、AdaGrad、RMSProp、Nadam ...
其中,E代表求期望。 此时,可以看出Adadelta已经不用依赖于全局学习率了。 特点: 训练初中期,加速效果不错,很快 训练后期,反复在局部最小值附近抖动 RMSprop RMSprop可以算作Adadelta的一个特例: 当ρ=0.5时,E|g2|t=ρ∗E|g2|t−1+(1−ρ)∗g2t就变为了求梯度平方和的平均数。
θt+1=θt−ηE[g2]t+ϵgt\theta_{t+1}=\theta_t-\dfrac{\eta}{\sqrt{E[g^2]_t+\epsilon}}g_tθt+1=θt−E[g2]t+ϵηgt RMSprop将学习速率除以梯度平方的指数衰减平均值。Hinton建议γ设置为0.9,默认学习率η为0.001 8.Adam Adam最开始是由 OpenAI 的 Dieder...
其中,E代表求期望。 此时,可以看出Adadelta已经不用依赖于全局学习率了。 特点: 训练初中期,加速效果不错,很快 训练后期,反复在局部最小值附近抖动 RMSprop RMSprop可以算作Adadelta的一个特例: 当ρ=0.5时,E|g2|t=ρ∗E|g2|t−1+(1−ρ)∗g2t就变为了求梯度平方和的平均数。
2. ASGD(平均随机梯度下降算法) ASGD 就是用空间换时间的一种 SGD。 params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict lr (float, 可选) – 学习率(默认:1e-2) lambd (float, 可选) – 衰减项(默认:1e-4) alpha (float, 可选) – eta更新的指数(默认:0.75) ...