上图是四种优化器损失函数随着时间的变化情况,SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所...
优化器(SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等) 1.1 SGD SGD全称Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降,1847年提出。每次选择一个mini-batch,而不是全部样本,使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题,但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。 1.2 SGDM SGDM即为SGD with momentum,它...
Adam可以被看作是融合了RMSProp和momentum,RMSprop 贡献了历史平方梯度的指数衰减的平均值 vt ,而动量则负责历史梯度的指数衰减平均值 mt ,Nadam在Adam的基础上加入了一阶动量的累积,即Nesterov + Adam = Nadam,为了把NAG融入到Adam中,我们需要修改momentum的项 ...
Adam(Adaptive Moment Estimation)是另一种自适应学习率的方法,是Momentum算法与RMSprop算法的结合。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。 2. 可视化 在图中我们可以看到,Adagrad,Adadelta和RMSprop几乎立即...
opt_Adam=torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(),lr=LR,betas=(0.9,0.99)) SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam ...
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...
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...
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可以被看作是融合了RMSProp和momentum,RMSprop 贡献了历史平方梯度的指数衰减的平均值vt,而动量则负责历史梯度的指数衰减平均值mt,Nadam在Adam的基础上加入了一阶动量的累积,即Nesterov + Adam = Nadam,为了把NAG融入到Adam中,我们需要修改momentum的项mt ...
RMSProp通过引入一个衰减系数,让r每回合都衰减一定比例,类似于Momentum中的做法。 具体实现: 需要:全局学习速率 ϵ, 初始参数 θ, 数值稳定量δ,衰减速率ρ 中间变量: 梯度累计量r(初始化为0) 每步迭代过程: 1. 从训练集中的随机抽取一批容量为m的样本{x1,…,xm},以及相关的输出yi ...