两个出发点不一样,在SGD的时候一样。但是在Adam不一样。
首先在速度方面,很显然:SGD < adam < adamw SGD最大的缺点是下降速度慢,而且可能会在沟壑的两边持续震荡,停留在一个局部最优点。 SGD缺点:容易困在局部最优的沟壑里面。 Adam缺点:Adam缺点一:可能不收敛 SGD没有用到二阶动量,因此学习率是恒定的。而Adam的二阶动量随着固定时间窗口内的积累,使得vt可能会时大...
Adam优化器收敛速度快，能显著减少训练时间，并且没有复杂运算，尤其适用于大规模数据集和复杂模型的训练。
AdamW = Adam + Weight decay 这么简单为什么还能是一篇论文呢?原因是,大家通常都会把L2L2正则化和weight decay混为一谈,实现L2L2正则化时并不会真的去在损失函数上加一项,而是计算完梯度后给梯度加上weight decay。Adam刚出时,大家实现的Adam with weight decay也是计算完梯度后对梯度进行weight decay,也就是: ...
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...
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, , 分别是对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计,可以看作对期望 ...
Adam、AdamW优化器等。SGD是随机梯度下降法，是最基本的优化器。Adam是一种自适应学习率的方法。以SGD作为最初的算法，Momentum在其基础上加入了一阶动量（历史梯度的累计）， AdaGrad和RMSProp在其基础上加入了二阶动量（历史梯度的平方累计），Adam就是结合了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量算法。
Google Brain提出优化器"Lion"在性能上超越了Adam(W)。Lion在内存使用效率和运行速度方面优于AdamW和其他自适应优化器。它只需存储动量，比AdamW减少一半的内存占用，对训练大型模型和大批量数据特别有用。例如，训练图像尺寸为224、批量大小为4096的ViT-B/16模型，AdamW至少需要16个TPU V4芯片，而Lion只...