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...
通过数学推导可知,在adam更新参数时因为正则项是合并到损失函数中进行一起计算的,学习率因为带有损失函数的累计平方和因此会对正则化项产生缩放作用,导致实际正则化效果不明显(L1、L2都会受影响),因此adamw优化器将残差平方和与正则化项进行解耦,在梯度更新时让正则化项如SGDM更新一样,直接作用于wi参数的迭代,而不是...
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...
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...
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...
SGD、Adam优化器 向AI转型的程序员都关注了这个号??? 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 各种优化器Optimizer的总结与比较 优化损失函数 损失函数:为了评估模型拟合的好坏,通常用损失函数来度量拟合的程度。损失函数极小化,意味着拟合程度最好,对应的模型参数即为最优参数。在线性回归中,损失函数通常为样本输出和假...
RMSProp算法在经验上已经被证明是一种有效且实用的深度神经网络优化算法。目前它是深度学习从业者经常采用的优化方法之一。 4 Adam 算法介绍 Adam中动量直接并入了梯度一阶矩(指数加权)的估计。其次,相比于缺少修正因子导致二阶矩估计可能在训练初期具有很高偏置的RMSProp,Adam包括偏置修正,修正从原点初始化的一阶矩(动...
优化损失函数说明了就是想让损失函数收敛到了一定的值,这样模型才是最优的。 梯度下降优化法经历了SGD→SGDM→NAG→AdaGrad→AdaDelta→Adam→Nadam 这样的发展历程。之所以会不断地提出更加优化的方法,是引入了动量Momentum概念。 2.梯度下降法调优 梯度下降法就好比一个蒙着眼睛的人下山,每次在负梯度最大的方向,向...
RMSProp会慢慢调整梯度更新方向,SGD效果不好,SGD+Momentum会先绕过极小值再朝极小值方向前进,AdaGrad在较小学习率时可能会卡住。(凸优化问题) Adam: 更新第一动量(类似SGD+Momentum中的速度)和第二动量(类似AdaGrad、RMSProp中的梯度的平方项)的估计值,第一动量的估计值等于梯度的加权和,第二动量的动态估计值是梯...