那么Nesterov Momentum就提前使用这个梯度进行更新: 整体来看Nesterov的表现要好于Momentum,至于代码实现的话因为主要变化的是 ,所以可以之前使用Momentum的代码 AdaGrad AdaGrad全称为Adaptive Subgradient,其主要特点在于不断累加每次训练中梯度的平方,公式如下: 其中 是一个极小的正数,用来防止除0,而 , 是矩阵的哈达玛积...
8.Adam Adam最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba提出的。Adam使用动量和自适应学习率来加快收敛速度。SGD-M在SGD基础上增加了一阶动量,AdaGrad和AdaDelta在SGD基础上增加了二阶动量(二阶矩估计)。把一阶动量和二阶动量都用起来,就是Adam了——Adaptive + Momentum。
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...
Adam算法的提出者建议β1β1 的默认值为0.9,β2β2的默认值为.999,ϵϵ默认为10−810−8。 另外,在数据比较稀疏的时候,adaptive的方法能得到更好的效果,例如Adagrad,RMSprop, Adam 等。Adam 方法也会比 RMSprop方法收敛的结果要好一些, 所以在实际应用中 ,Adam为最常用的方法,可以比较快地得到一个预估...
五大优化器其实分为两类,SGD、SGDM,和Adagrad、RMSProp、Adam。使用比较多的是SGDM和Adam。 如上所示,SGDM在CV里面应用较多,而Adam则基本横扫NLP、RL、GAN、语音合成等领域。所以我们基本按照所属领域来使用就好了。比如NLP领域,Transformer、BERT这些经典模型均使用的Adam,及其变种AdamW。
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...
RMSprop算是Adagrad的一种发展,和Adadelta的变体,效果趋于二者之间 适合处理非平稳目标 - 对于RNN效果很好 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...
SGD(vanilla SGD / with No Momentum) 一阶动量就是当前梯度,二阶动量恒为1 SGDM(SGD with Momentum) 在SGD基础上引入一阶动量 Adagrad 在SGD基础上增加二阶动量,可以对模型中的每个参数分配自适应学习率 RMSProp SGD基础上增加二阶动量 Adam 同时结合SGDM一阶动量和RMSProp二阶动量,并在此基础上增加两个修正项...
Adam是一种综合优化算法,集成了动量和自适应学习率的优点。Adam同时结合了Adagrad和RMSProp算法的优点,能够很好的处理稀疏数据和步长自动退火。 我们知道,梯度下降法的参数更新公式为: 通俗来说(不严谨,为了方便理解): 引入动量,即调整 。
Dean 等人发现 Adagrad 能够大幅提高 SGD 的鲁棒性,并在 Google 用其训练大规模神经网络,这其中就包括 在 YouTube 中学习识别猫。除此之外,Pennington 等人用 Adagrad 来训练 GloVe 词嵌入,因为罕见的词汇需要比常见词更大的更新。 AdaGrad算法就是将每一个参数的每一次迭代的梯度取平方累加后在开方,用全局学习率...