1、基本原理不同 ADAM:结合了动量(Momentum)和RMSprop的优点。它维护了一个梯度的移动平均值和其平方的移动平均值,以实现自适应的学习率调整。 SGD:随机梯度下降。在每一次迭代中,它使用一个随机选择的样本的梯度来更新权重。 2、速度与效率不同 ADAM:通常比SGD更快收敛,并且需要的迭代次数较少。 SGD:可能需要更...
SGD的优点是实现简单、效率高，缺点是收敛速度慢、容易陷入局部最小值。
在这种情况下，SGD可能会因其随机性而更有可能跳出局部最优解，而Adam由于引入了一些惯性可能会陷入其中...
总的来说,各优化算法的主要区别在于: 计算梯度的方式(全量/小批量) 是否加入动量项加速收敛 是否自适应调整学习率 收敛效果(Adam通常较好) 并且存在如下权衡: 精度vs 速度 收敛速度 vs 波动 简单vs 复杂 所以需要综合考虑: 优化目标 基准要求 计算资源 数据特征...
Adam、AdamW优化器等。SGD是随机梯度下降法，是最基本的优化器。Adam是一种自适应学习率的方法。以SGD作为最初的算法，Momentum在其基础上加入了一阶动量（历史梯度的累计）， AdaGrad和RMSProp在其基础上加入了二阶动量（历史梯度的平方累计），Adam就是结合了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量算法。
sgd优化器和Adam优化器之间的区别 Adam = Adaptive + Momentum,顾名思义Adam集成了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量。 参考: https://blog.csdn.net/q295684174/article/details/79130666
Google Brain提出优化器"Lion"在性能上超越了Adam(W)。Lion在内存使用效率和运行速度方面优于AdamW和其他自适应优化器。它只需存储动量，比AdamW减少一半的内存占用，对训练大型模型和大批量数据特别有用。例如，训练图像尺寸为224、批量大小为4096的ViT-B/16模型，AdamW至少需要16个TPU V4芯片，而Lion...
SGD和Adam的优化方法有什么区别?() A.SGD只考虑一阶梯度,而Adam结合了一阶动量和二阶动量B.Adam只考虑一阶梯度,而SGD基于动量梯度方法C.SGD和Adam都只使用一阶梯度D.SGD和Adam都考虑二阶梯度 点击查看答案&解析手机看题 AI智答 联系客服周一至周五 08:30-18:00 登录剩余次数:0 Hello, 有问题你_ 0/200字...
SGD MBGD 一阶动量 指数加权移动平均值 Momentum NAG 二阶动量(自适应学习率) AdaGrad RMSProp AdaDelta 同时引入一阶二阶动量 Adam Nadam 算法基本框架 图中的一阶动量和二阶动量分别是历史梯度的一阶导数函数和二阶导数函数。 梯度下降 随机梯度下降,作为最为基础的优化算法,以样本数据的负梯度方向作为优化方向,...