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...
SGD with momentum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。把一阶动量和二阶动量都用起来,就是Adam了——Adaptive + Momentum。 Adam的权重参数最终更新方程是: θt+1=θt−η√~Vt+ϵ~mtθt+1=θt−ηV~t+ϵm~t Adam的优点:不太需要过多的调参技巧,类似于傻瓜...
后期Adam的学习率太低,影响了有效的收敛。 9.Adamax 10.Nadam 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...
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...
优化器-SGD、SGD with momentum、Adagrad、RMSProp、Adam 一、SGD(梯度下降) 在多变函数中,梯度是一个方向,梯度的方向指出了函数在给定点上升最快的方向,或者说指引了函数值增大的方向,因此我们只要考虑往梯度的反方向走,就至少能走到极小值,可能能走到全局最小值。
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。
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...
为了抑制SGD的震荡,SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。可以简单理解为:当我们将一个小球从山上滚下来时,没有阻力的话,它的动量会越来越大,但是如果遇到了阻力,速度就会变小。SGDM全称是SGD with momentum,在SGD基础上引入了一阶动量: vt=γvt−1+η∇J(θ)vt=γvt−1+η∇J(θ) ...
深度学习中的优化算法SGD、Momentum和Adam各有其特点和应用场景：SGD： 核心特点：每次迭代只使用一个样本的梯度来更新参数，因此计算速度快。 优点：能跳出局部极小值，适用于大规模数据集。 缺点：更新方向不一定是全局最优，可能产生震荡，收敛速度可能较慢。Momentum： 核心特点：在SGD的基础上引入了...
十分钟搞明白Adam和AdamW,SGD,Momentum,RMSProp,Adam,AdamW 4.4万播放 一周刷爆LeetCode,算法大神左神(左程云)耗时100天打造算法与数据结构基础到高级全家桶教程,直击BTAJ等一线大厂必问算法面试题真题详解(马士兵) 283.8万播放 《公基》&《常识》系统课(已是最新版本,适用2025和2026年备考学生)——马克 4075.7万播...