优化器对ACC影响也挺大的,比如上图Adam比SGD高了接近3个点。故选择一个合适的优化器也很重要。 Adam收敛速度很快,SGDM相对要慢一些,但最终都能收敛到比较好的点 训练集上Adam表现最好,但验证集上SGDM最好。可见SGDM在训练集和验证集一致性上,比Adam好。 NLP任务实验 LSTM模型上,可见Adam比SGDM收敛快很多。最终...
Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来更新参数,可以更准确地指导参数的更新方向和速度。这使得Adam算法在很多情况下比SGD表现更优秀。 在实际使用Adam算法时,我们需要设置学习率η、指数衰减率β1和β2的大小,以及误差项ε的值。通常来说,合适的学习率可以使模型在训练初期快速收敛,并在最优解周围进行...
SGD作为最基础的优化器,具有计算简单和实时更新的优点,但收敛速度较慢且容易陷入局部最优。SGDM通过引入动量项加速了收敛并减少了震荡。Adagrad和RMSProp通过自适应调整学习率提高了优化效率,而Adam则结合了动量法和RMSProp的优点,成为目前广泛使用的优化器之一。 在实际应用中,建议根据具体任务和数据集的特点选择合适的优...
以下是 SGD 和 Adam 的基本用法: 1. 首先,需要安装依赖: ```bash pip install tensorflow ``` 2. 导入所需库: ```python import tensorflow as tf ``` 3. 初始化变量和损失函数: ```python # 初始化变量 W = tf.Variable(0., name='weights') b = tf.Variable(0., name='bias') # 定义...
Adam(Adaptive Moment Estimation)本质上是带有动量项的RMSprop,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。公式如下: 其中, , 分别是...
SGD随机梯度下降、适应性矩估计Adam算法、Momentum、AdaGrad、RMSProp 1.9万 28 13:24 App KAN卷积+CNN讲解,可将KAN卷积融入任意神经网络! 2.3万 144 7:38 App Batch Normalization(批归一化)和 Layer Normalization(层归一化)的一些细节可能和你想的并不一样 2.1万 69 6:02 App 通俗易懂-大模型的关键技术...
与其他技术的对比:相比于其他优化算法,SGD可能需要更多的迭代次数来达到优化的效果,但在某些场合(如线性问题)可能表现得更好。 Adam: 基本原理:Adam结合了Momentum和RMSprop的优点,不仅保持了动量,还自适应地调整每个参数的学习率。 应用场景:适用于非线性问题和复杂的模型,尤其是当数据分布可能发生变化时。 与其他技...
Adam罪状一:可能不收敛 这篇是正在深度学习领域顶级会议之一 ICLR 2018 匿名审稿中的 On the Convergence of Adam and Beyond,探讨了Adam算法的收敛性,通过反例证明了Adam在某些情况下可能会不收敛。 回忆一下上文提到的各大优化算法的学...
本文将从随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)到自适应矩估计(Adam)这两个优化器进行比较与分析。 1.随机梯度下降(SGD) 随机梯度下降是最简单、最基础的优化器之一,其主要思想是通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数。每次迭代时,SGD随机选择一个小批量的训练样本进行梯度计算和参数更新,因此它的计算效率...
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...