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...
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。 对初始学习率不敏感。🔄 Adam 的局限性: 在某些任务中,Adam 可能会导致过拟合。 虽然它在训练误差上快速收敛,但在测试误差上可能不如其他算法表现得好。🏅 使用 Adam 的场景: 当你需要快速收敛,或处理的数据集较小...
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...
ADAM:通常比SGD更快收敛,并且需要的迭代次数较少。 SGD:可能需要更多的迭代次数,并且在某些情况下可能陷入局部优异。 3、鲁棒性与稳定性的差异 ADAM:由于其自适应学习率调整,可以更好地适应各种不同的问题和数据集。 SGD:有时可能需要手动调整学习率,以避免收敛过慢或者过拟合。 4、超参数的敏感度 ADAM:虽然其...
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...
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...
Adam Adam(Adaptive Moment Estimation)本质上是带有动量项的RMSprop,它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。Adam的优点主要在于经过偏置校正后,每一次迭代学习率都有个确定范围,使得参数比较平稳。公式如下: 其中, , ...
深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法(优化器) 1.1 原理解释 如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的...
神经网络优化算法是深度学习中至关重要的组成部分,它们通过调整网络参数以最小化损失函数,从而提高模型的准确性和泛化能力。以下是对SGD(随机梯度下降法)和Adam等几种常见神经网络优化算法的综述: SGD(随机梯度下降法) SGD是一种常用的优化算法,主要用于训练机器学习模型,尤其是神经网络。其基本思想是基于单个样本或小...
深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法(优化器) 1.1 原理解释 如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的...