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…
使用AdaGrad算法进行学习率衰减 学习率衰减 这里提一下学习率衰减策略。上文说到,AdaGrad 算法可能导致学习率过早衰减,“过早”一词其实也说明了在优化策略中,学习率本来就是要衰减的。从经验上看,刚开始训练时,学习率要稍大些,这样可以保证收敛速度(毕竟初始值是随机选择的,可能距离最优解很远,如果初始学习率很小...
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
深度学习:优化算法 1 梯度下降 为什么梯度下降算法可以优化目标函数? 考虑一类连续可微实值函数f:R→Rf:R→R, 利用泰勒展开,我们可以得到 f(x+ϵ)=f(x)+ϵf′(x)+O(ϵ2).f(x+ϵ)=f(x)+ϵf′(x)+O(ϵ2). f(x−ηf′(x))=f(x)−ηf′2(x)+O(η2f′2(x)).f(x−...
MBGD 每一次利用一小批样本,即 n 个样本进行计算,这样它可以降低参数更新时的方差,收敛更稳定,另一方面可以充分地利用深度学习库中高度优化的矩阵操作来进行更有效的梯度计算。 和SGD 的区别是每一次循环不是作用于每个样本,而是具有 n 个样本的批次。
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 ...
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: 2.2带动量的梯度下降 ...
深度学习中通过目标函数或者损失函数衡量当前参数的好坏,而调整模型参数的就是优化算法。 所谓优化,就是利用关于最优解的信息,不断逼近最优解,目前深度学习中最常用的是梯度下降法,梯度方向就是最优解的信息,因为梯度方向指向最优解方向,沿着梯度方向前进即可靠近最优解。
Adam算法在2014年底由Kingma和Lei Ba两位学者共同提出。首先,Adam算法是自适应梯度下降算法的一种,因为它可以根据梯度的一阶矩和二阶矩的估计,为每个参数的学习率进行自适应调整。这样可以避免使用固定的或者手动调节的学习率,提高优化效率和稳定性。同时,Adam算法是添加了动量的梯度下降算法,因为它可以利用梯度的一阶...