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...
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...
8.Adam:Adaptive Moment Estimation 这个算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。相当于 RMSprop + Momentum 除了像 Adadelta 和 RMSprop 一样存储了过去梯度的平方 vt 的指数衰减平均值 ,也像 momentum 一样保持了过去梯度 mt 的指数衰减平均值: 如果mt 和 vt 被初始化为 0 向量,那它们就会向 0 偏置...
Momentum Adam:(Adaptive Moment Estimation) 参考 背景 在深度学习中,对参数进行更改,从而达到最小化损失函数,进而达到最优解。优化算法的核心如何最小化损失函数,即怎么对参数更新。 梯度下降(Gradient Descent) 对于凸函数来说,负梯度方向是函数下降方向最快的方向,根据求梯度的数据集合可以划分为全梯度下降、mini-...
能够减少更新 总而言之,momentum项能够在相关方向加速SGD,抑制振荡,从而加快收敛 Nesterov nesterov项在梯度更新时做一个校正,避免前进太快,同时提高灵敏度。将上一节中的公式展开可得: 可以看出, 并没有直接改变当前梯度 ,所以Nesterov的改进...
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结果。 最后两张动图从直观上展现了算法的优化过程。第一张图为不同算法在损失平面等高线上随时间的变化...
Adam算法:momentum + rmsprop AdamW: Adam + 权重衰减。权重衰减就是每次更新参数后,都对参数减去一个很小的值,防止参数过大,用于提高模型的泛化性。 L2正则 VS weight decay 两个出发点不一样,在SGD的时候一样。但是在Adam不一样。
Adam = Adaptive + Momentum,顾名思义Adam集成了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量。 m_{t}=\beta_{1}\cdot m_{t-1}+(1-\beta_{1})\cdot g_{t}\\ V_{t}=\beta_{2}\cdot V_{t-1}+(1-\beta_{2})g_{t}^{2}\\ 优化算法里最常见的两个超参数\beta_1, \beta_2就都在这里了,前...
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...
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。