二阶动量的出现,才意味着“自适应学习率”优化算法时代的到来。SGD及其变种以同样的学习率更新每个参数,但深度神经网络往往包含大量的参数,这些参数并不是总会用得到(想想大规模的embedding)。对于经常更新的参数,我们已经积累了大量关于它的知识,不希望被单个样本影响太大,希望学习速率慢一些;对于偶尔更新的参数,我们了解
一、AdaGradAdaGrad,全称Adaptive Gradient,又叫自适应梯度算法,是一种具有自适应学习率的梯度下降优化方法。 1.1 提出背景AdaGrad是基于随机梯度下降进行改进后的优化算法。在 随机梯度下降或小批量随机梯度下…
所谓深度神经网络的优化算法,即用来更新神经网络参数,并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要,如果说网络参数初始化(模型迭代的初始点)能够决定模型是否收敛,那优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 了解不同优化算法的原理及其超参数的作用将使我们更有效的调整优化器的超参数,从而提高模型的性能。
算法3:AdaGrad算法 AdaGrad算法的思想是累计历史上出现过的梯度(平方),用积累的梯度平方的总和的平方根,去逐元素地缩小现在的梯度。某种意义上是在自行缩小学习率,学习率的缩小与过去出现过的梯度有关。 缺点是:刚开始参数的梯度一般很大,但是算法在一开始就强力地缩小了梯度的大小,也称学习率的过早过量减少。 算法...
1. 优化算法 优化的目标在于降低训练损失,只关注最小化目标函数上的表现,优化算法通常只考虑最小化目标函数(损失函数)。 1.1. 局部最优 当一个优化问题的数值解在局部最优解附近时,由于目标函数有关解的梯度接近或变成零,最终迭代求得的数值解可能只能令目标函数局部
1. 优化算法的意义优化算法会基于损失函数值 \color{red}{更新模型参数} ,部分优化算法能够 \color{red}{自适应调整学习率} ,以改善神经网络优化过程,提高模型的训练效率。目前主流的优化算法,如Adam、RMSprop…
在深度学习领域,优化算法的核心目标是通过调整模型参数最小化损失函数。以下是对各选项的分析: - **A. 梯度下降法**:这是深度学习中最基础的优化算法,通过计算损失函数对参数的梯度并沿负梯度方向更新参数,其变体如随机梯度下降(SGD)、Adam等被广泛使用。 - **B. K均值聚类算法**:属于无监督学习的聚类算法,...
一. 优化算法 1.1 基本算法 1.1.1 随机梯度下降(SGD) 1.1.2 动量 1.2 自适应学习率算法 1.2.1 AdaGrad 1.2.2 RMSProp 1.2.3 Adam 1.2.4其他优化算法: AdaMax Nadam AMSGrad 1.3 牛顿法 拟牛顿法: 二. 一些优化算法的代码实现 2.1 批量随机梯度下降: ...
一、优化算法与深度学习 1、优化算法对于深度学习的意义 深度学习中的优化问题通常指的是:寻找模型上的一组参数θ,它能显著地降低(最小化)代价函数J(θ),通常也有采取最大化问题转化为最小化问题再优化的方法。 优化算法直接影响模型的训练效率。 2、优化算法与深度学习的关系 ...
为了让损失函数的数值下降,那么就需要使用优化算法进行优化,其中,损失函数值下降最快的方向称为负梯度方向,所使用的算法称为梯度下降法,即最速下降法(steepest descent)。当前,几乎所有的机器学习优化算法都是基于梯度下降的算法。 总结的来讲优化器(例如梯度下降法)就是在深度学习反向传播过程中,指引损失函数(目标...