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4 SGDM和Adam优化 4.1 SWATS 结合了SGDM和Adam,刚开始使用Adam,使得模型快速收敛。然后使用SGDM,使模型收敛稳定。如下 4.2 AMSGrad 对Adam的改进在于,学习率衰减Vt变为了取max,如下。 优点为 学习率可以随迭代次数单调递减,不会在某些迭代突然变大 去掉了没什么信息含量的梯度,也就是较小的梯度 ...
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sgm算法python sgdm算法 文章目录 0 前言 1 SGD 2 SGD with momentum(SGDM) 3 Adagrad 4 RMSProp(root mean square prop) 5 Adam 0 前言 介绍主流的深度学习优化方法(SGD,SGD with Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam),梯度优化的基本原则是起始的时候降得快,后来降的慢,以此原则来理解下面这些算法。理解不是非常...
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Adam的速度更快,但SGDM能够得到好的效果 第一个结论可以用下边这个图来解释: 虽然测试集和训练集都来自同一数据集,但是测试集和训练集在数据分布上还是有着些许偏差(或者说参数的最优值存在细微偏差);同一个损失函数可能包含多个最优解,而这些最优解又可以分为 Flat Minimum 和 Sharp Minimum,其中测试集和训练集...
SGDM算法是基于梯度下降的优化算法,通过迭代更新模型参数来最小化损失函数。与传统的梯度下降算法相比,SGDM引入了动量项,可以加速模型收敛速度并且减少震荡。 三、算法步骤 1.初始化参数:设置学习率(learning rate)、动量因子(momentum)、迭代次数等超参数; 2.随机初始化模型参数; 3.迭代更新参数: -计算当前批次的梯...