因为SGD(with Momentum)依然常常是实践效果更好的那个方法。 在理论上和实践上,Adam家族里那些用了自适应学习率的优化器都不善于寻找flat minima。而flat minima对于generalization是很重要的。所以Adam训练得到的training loss可能会更低,但test performance常常却更差。这是很多任务里避免用自适应学习率的最主要的原因。
它能够自动逃离鞍点,自动逃离比较差的局部最优点,但他也存在着一些不足之处。但在SGD已存在多种改进形式的情况下,为何大多数论文中还是选择用SGD呢?本文介绍了来自知乎的一篇优秀回答。 因为SGD(with Momentum)依然常常是实践效果更好的那个方法。 在...
可是看看学术界的最新 paper,却发现一众大神还在用着入门级的 SGD,最多加个 Momentum 或者 Nesterov,还经常会黑一下Adam。比如 UC Berkeley 的一篇论文就在 Conclusion 中写道: Despite the fact that our experimental evidence demonstrates that adaptive methods are not advantageous for machine learning, the Adam...
Adadelta等),为什么大多数论文中仍然用SGD?因为SGD(withMomentum)依然常常是实践效果更好的那个方法。
基于SGD方法，近些年提出了许多其他能有效训练深度神经网络的优化方法，例如结合动量的SGD方法（SGD with Momentum，SGDM）、RMSProp和Adam等。自适应算法（比如AdaGrad、RMSProp、Adam）通常在前期可以获得较好的收敛性能，然而最近研究表明自适应算法在优化中容易收敛到局部极小值，在测试集上泛化性能较差。因此许多计算机...
深度学习中的优化方法:Optimization for Deep Learning 文章目录 参考资料 SGD with Momentum(SGDM) Adagrad RMSProp Adam SGDM vs Adam Towards Improving Adam AMSGrad AdaBound Toward Improving SGDM Cyclical LR SGDR One-cycle LR Adam Need Warm-up RAdam Lookahead Nester......
SGDM全称是SGD with momentum,在SGD基础上引入了一阶动量: 一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值,约等于最近 个时刻的梯度向量和的平均值。 也就是说,t时刻的下降方向,不仅由当前点的梯度方向决定,而且由此前累积的下降方向决定。 的经验值为0.9,这就意味着下降方向主要是此前累积的下降方向,并略微偏向...
SGD with Momentum 为了抑制SGD的震荡,SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。下坡的时候,如果发现是陡坡,那就利用惯性跑的快一些。SGDM全称是SGD with momentum,在SGD基础上引入了一阶动量: 一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值,约等...
深度学习——优化器算法Optimizer详解(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam) 在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下: ...
斯坦福大学近日发表的另一篇论文《Asynchrony begets Momentum, with an Application to Deep Learning》显示了训练异步引入的动量式力在更新梯度时的重要性。这些增加的力可以让动量变得更加重要,有时甚至负动量值也可以是最佳的! 尽管有很好的结果,目前最好的方法无法自动调整动量! 大多数深度学习文献中,动量被固定在...