Which One Is The Best Optimizer: Dogs-VS-Cats Toy Experiment 训练集上 验证集上 可见 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...
MBGD 每一次利用一小批样本,即 n 个样本进行计算,这样它可以降低参数更新时的方差,收敛更稳定,另一方面可以充分地利用深度学习库中高度优化的矩阵操作来进行更有效的梯度计算。 和SGD 的区别是每一次循环不是作用于每个样本,而是具有 n 个样本的批次。 for i in range(nb_epochs): np.random.shuffle(data) for...
由于Adam计算步骤中减去项会有除以梯度平方的累积，使得减去项偏小（Adam会误以为大权重是大梯度）。
优化器:SGD > Momentum > AdaGrad > RMSProp > Adam 目录SGD 随机梯度下降 momentum AdaGrad RMSProp SGD 随机梯度下降 在这里SGD和min-batch是同一个意思,抽取m个小批量(独立同分布)样本,通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法,均是采用min-batch的方式。 momentum 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态...
Adam是实际学习中最常用的算法 优化方法在实际中的直观体验 损失曲面的轮廓和不同优化算法的时间演化。 注意基于动量的方法的“过冲”行为,这使得优化看起来像一个滚下山的球 优化环境中鞍点的可视化,其中沿不同维度的曲率具有不同的符号(一维向上弯曲,另一维向下)。 请注意,SGD很难打破对称性并陷入困境。 相反,...
常用的优化方法(Optimizer) 1 SGD 和 BGD 和 Mini-BGD SGD 随机梯度下降,算法在每读入一个数据都会立刻计算loss function的梯度来update参数。假设loss function为w 所以SGD的batchsize为1 收敛的速度快,但是不容易跳出局部最优解 BGD(batch gradient descent):批量梯度下降,算法在读取整个数据集后才去计算损失函数...
神经网络优化算法如何选择Adam,SGD 之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理,在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法,如下: optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr).minimize(cost)...
RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。 Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum, 随着梯度变的稀疏,Adam 比 RMSprop 效果会好。 整体来讲,Adam 是最好的选择。 很多论文里都会用 SGD,没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值,但是比其它算法用的时间长,而且可能会被困...
雷锋网 AI 科技评论按:谷歌大脑近期放出了一篇论文「Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning」(强化学习的神经网络优化器搜索),用强化学习的方法为神经网络(尤其是深度学习)找到最佳的优化算法/权重更新规则。论文并没有重新制造轮子,但也取得了不错的效果,而且也引起了一定的关注。雷锋网 AI 科技评论把...
RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。 Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum, 随着梯度变的稀疏,Adam 比 RMSprop 效果会好。 整体来讲,Adam 是最好的选择。 很多论文里都会用 SGD,没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值,但是比其它算法用的时间长,而且可能会被困...