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  • Adam优化器如何选择

    万次阅读 多人点赞 2018-06-22 12:34:24
    在很多机器学习和深度学习的应用中,我们发现用的最多的优化器Adam,为什么呢?下面是 TensorFlow 中的优化器,https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在 keras 中也有 SGD,RMSprop,Adagrad,...

    在很多机器学习和深度学习的应用中,我们发现用的最多的优化器是 Adam,为什么呢?

    下面是 TensorFlow 中的优化器,
    https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train

    在 keras 中也有 SGD,RMSprop,Adagrad,Adadelta,Adam 等:
    https://keras.io/optimizers/

    我们可以发现除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢?

    在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:
    https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf

    本文将梳理:

    • 每个算法的梯度更新规则和缺点
    • 为了应对这个不足而提出的下一个算法
    • 超参数的一般设定值
    • 几种算法的效果比较
    • 选择哪种算法

    1. 优化器算法简述?

    首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD,SGD,MBGD,
    这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度,
    这样的话自然就涉及到一个 trade-off,即参数更新的准确率和运行时间。

    1. Batch gradient descent

    梯度更新规则:
    BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度:




    缺点:
    由于这种方法是在一次更新中,就对整个数据集计算梯度,所以计算起来非常慢,遇到很大量的数据集也会非常棘手,而且不能投入新数据实时更新模型

    for i in range(nb_epochs):
      params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params)
      params = params - learning_rate * params_grad
    

    我们会事先定义一个迭代次数 epoch,首先计算梯度向量 params_grad,然后沿着梯度的方向更新参数 params,learning rate 决定了我们每一步迈多大。

    Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值,对于非凸函数可以收敛到局部极小值。


    2. Stochastic gradient descent

    梯度更新规则:
    和 BGD 的一次用所有数据计算梯度相比,SGD 每次更新时对每个样本进行梯度更新,
    对于很大的数据集来说,可能会有相似的样本,这样 BGD 在计算梯度时会出现冗余,
    而 SGD 一次只进行一次更新,就没有冗余,而且比较快,并且可以新增样本。

    for i in range(nb_epochs):
      np.random.shuffle(data)
      for example in data:
        params_grad = evaluate_gradient(loss_function, example, params)
        params = params - learning_rate * params_grad
    

    看代码,可以看到区别,就是整体数据集是个循环,其中对每个样本进行一次参数更新。

    缺点:
    但是 SGD 因为更新比较频繁,会造成 cost function 有严重的震荡。

    BGD 可以收敛到局部极小值,当然 SGD 的震荡可能会跳到更好的局部极小值处。

    当我们稍微减小 learning rate,SGD 和 BGD 的收敛性是一样的。


    3. Mini-batch gradient descent

    梯度更新规则:
    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

    for i in range(nb_epochs):
      np.random.shuffle(data)
      for batch in get_batches(data, batch_size=50):
        params_grad = evaluate_gradient(loss_function, batch, params)
        params = params - learning_rate * params_grad
    

    超参数设定值:
    n 一般取值在 50~256

    缺点:
    不过 Mini-batch gradient descent 不能保证很好的收敛性,

    1. learning rate 如果选择的太小,收敛速度会很慢,如果太大,loss function 就会在极小值处不停地震荡甚至偏离。

    有一种措施是先设定大一点的学习率,当两次迭代之间的变化低于某个阈值后,就减小 learning rate,不过这个阈值的设定需要提前写好,这样的话就不能够适应数据集的特点。

    1. 此外,这种方法是对所有参数更新时应用同样的 learning rate,如果我们的数据是稀疏的,我们更希望对出现频率低的特征进行大一点的更新。

    2. 另外,对于非凸函数,还要避免陷于局部极小值处,或者鞍点处,因为鞍点周围的error 是一样的,所有维度的梯度都接近于0,SGD 很容易被困在这里。

    鞍点就是:一个光滑函数的鞍点邻域的曲线,曲面,或超曲面,都位于这点的切线的不同边。
    例如这个二维图形,像个马鞍:在x-轴方向往上曲,在y-轴方向往下曲,鞍点就是(0,0)


    为了应对上面的三点挑战就有了下面这些算法。

    [应对挑战 1]

    4. Momentum

    SGD 在 ravines 的情况下容易被困住, ravines 就是曲面的一个方向比另一个方向更陡,这时 SGD 会发生震荡而迟迟不能接近极小值:

    梯度更新规则:
    Momentum 通过加入 γv_t−1 ,可以加速 SGD, 并且抑制震荡

    当我们将一个小球从山上滚下来时,没有阻力的话,它的动量会越来越大,但是如果遇到了阻力,速度就会变小。
    加入的这一项,可以使得梯度方向不变的维度上速度变快,梯度方向有所改变的维度上的更新速度变慢,这样就可以加快收敛并减小震荡。

    超参数设定值:
    一般 γ 取值 0.9 左右。

    缺点:
    这种情况相当于小球从山上滚下来时是在盲目地沿着坡滚,如果它能具备一些先知,例如快要上坡时,就知道需要减速了的话,适应性会更好。


    5. Nesterov accelerated gradient

    梯度更新规则:
    用 θ−γv_t−1 来近似当做参数下一步会变成的值,则在计算梯度时,不是在当前位置,而是未来的位置上

    超参数设定值:
    γ 仍然取值 0.9 左右。

    效果比较:

    蓝色是 Momentum 的过程,会先计算当前的梯度,然后在更新后的累积梯度后会有一个大的跳跃。
    而 NAG 会先在前一步的累积梯度上(brown vector)有一个大的跳跃,然后衡量一下梯度做一下修正(red vector),这种预期的更新可以避免我们走的太快。

    NAG 可以使 RNN 在很多任务上有更好的表现。

    目前为止,我们可以做到,在更新梯度时顺应 loss function 的梯度来调整速度,并且对 SGD 进行加速。

    我们还希望可以根据参数的重要性而对不同的参数进行不同程度的更新。


    [应对挑战 2]

    6. Adagrad

    这个算法就可以对低频的参数做较大的更新,对高频的做较小的更新,也因此,对于稀疏的数据它的表现很好,很好地提高了 SGD 的鲁棒性,例如识别 Youtube 视频里面的猫,训练 GloVe word embeddings,因为它们都是需要在低频的特征上有更大的更新。

    梯度更新规则:

    其中 g 为:t 时刻参数 θ_i 的梯度

    如果是普通的 SGD, 那么 θ_i 在每一时刻的梯度更新公式为:

    但这里的 learning rate η 也随 t 和 i 而变:

    其中 G_t 是个对角矩阵, (i,i) 元素就是 t 时刻参数 θ_i 的梯度平方和。

    Adagrad 的优点是减少了学习率的手动调节

    超参数设定值:
    一般 η 就取 0.01。

    缺点:
    它的缺点是分母会不断积累,这样学习率就会收缩并最终会变得非常小。


    7. Adadelta

    这个算法是对 Adagrad 的改进,

    和 Adagrad 相比,就是分母的 G 换成了过去的梯度平方的衰减平均值,

    这个分母相当于梯度的均方根 root mean squared (RMS) ,所以可以用 RMS 简写:

    其中 E 的计算公式如下,t 时刻的依赖于前一时刻的平均和当前的梯度:

    梯度更新规则:

    此外,还将学习率 η 换成了 RMS[Δθ],这样的话,我们甚至都不需要提前设定学习率了:

    超参数设定值:
    γ 一般设定为 0.9,

    7. RMSprop

    RMSprop 是 Geoff Hinton 提出的一种自适应学习率方法。

    RMSprop 和 Adadelta 都是为了解决 Adagrad 学习率急剧下降问题的,

    梯度更新规则:
    RMSprop 与 Adadelta 的第一种形式相同:

    超参数设定值:
    Hinton 建议设定 γ 为 0.9, 学习率 η 为 0.001。


    8. Adam

    这个算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。

    除了像 Adadelta 和 RMSprop 一样存储了过去梯度的平方 vt 的指数衰减平均值 ,也像 momentum 一样保持了过去梯度 mt 的指数衰减平均值:

    如果 mt 和 vt 被初始化为 0 向量,那它们就会向 0 偏置,所以做了偏差校正,
    通过计算偏差校正后的 mt 和 vt 来抵消这些偏差:

    梯度更新规则:

    超参数设定值:
    建议 β1 = 0.9,β2 = 0.999,ϵ = 10e−8

    实践表明,Adam 比其他适应性学习方法效果要好。


    2. 效果比较?

    下面看一下几种算法在鞍点和等高线上的表现:

    SGD optimization on saddle point
    SGD optimization on loss surface contours

    上面两种情况都可以看出,Adagrad, Adadelta, RMSprop 几乎很快就找到了正确的方向并前进,收敛速度也相当快,而其它方法要么很慢,要么走了很多弯路才找到。

    由图可知自适应学习率方法即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam 在这种情景下会更合适而且收敛性更好。


    3. 如何选择?

    如果数据是稀疏的,就用自适用方法,即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。

    RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。

    Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum,

    随着梯度变的稀疏,Adam 比 RMSprop 效果会好。

    整体来讲,Adam 是最好的选择。

    很多论文里都会用 SGD,没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值,但是比其它算法用的时间长,而且可能会被困在鞍点。

    如果需要更快的收敛,或者是训练更深更复杂的神经网络,需要用一种自适应的算法。

    资料:
    http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html#fn:24
    http://www.redcedartech.com/pdfs/Select_Optimization_Method.pdf
    https://stats.stackexchange.com/questions/55247/how-to-choose-the-right-optimization-algorithm

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  • Adam优化器简单理解和实现

    万次阅读 多人点赞 2020-02-16 13:15:10
    前言:因为要实现GAN,简单理解一下训练过程需要用到的Adam优化器。 一、简单认识 Adam(自适应矩估计Adaptive moment estimation) 翻译: 参数设定:(元素乘操作), :步长(stepsize);:矩估计的指数...

    前言:因为要实现GAN,简单理解一下训练过程需要用到的Adam优化器。

    零、何为优化器

    机器学习的任务就是优化参数使之达到最合适的值,同时也就是时损失函数达到最小。损失函数即目标函数的值与真实值的差值函数,实际上就是欲优化参数的函数。而优化器的任务就是在每一个epoch中计算损失函数的梯度,进而更新参数。

    一般过程:给定一组训练样本(x, y),对于若干个x运用此时的参数求出预测值y',而y'与这些x对应的真实值y的差值(即损失函数)作为优化器的目标函数(使得函数值越小越好)。将该目标函数求梯度(有的优化器还要求动量),而后使用梯度值(动量)更新参数。直到停止条件达到为止。

     

    一、简单认识Adam

    Adam(自适应矩估计 Adaptive moment estimation

    翻译:

    参数设定:{g_t}^2=g_t\odot g_t (元素乘操作),\alpha=0.001; \beta_1=0.9; \beta_2=0.999; \epsilon=10^{-8}

    \alpha:步长或称学习率(stepsize);\beta_1, \beta_2 \in [0,1):矩估计的指数衰减率;f(\theta):参数\theta的随机目标函数值;\theta_0:初始参数向量;

    m_0\leftarrow 0:初始第一矩向量;v_0\leftarrow 0:第二矩向量;t\leftarrow 0:时间步长;

    优化过程(更新参数向量过程):

    while \theta_t 未收敛:  {

    t\leftarrow t+1

    g_t\leftarrow \nabla_{\theta}f_t(\theta_{t-1})  获得新一轮的梯度值(参数是上轮刚更新的)

    m_t\leftarrow \beta_1\cdot m_{t-1}+(1-\beta_1)\cdot g_t  更新第一矩向量

    v_t\leftarrow \beta_2\cdot v_{t-1}+(1-\beta_2) \cdot g_t^2   更新第二矩向量

    \widehat{m_t}\leftarrow m_t/(1-\beta_1^t)   计算偏差校正的第一矩向量

    \widehat{v_t}\leftarrow v_t/(1-\beta_2^t)   计算偏差校正的第二矩向量

    \theta_t\leftarrow \theta_{t-1}-\alpha\cdot \widehat{m_t}/(\sqrt{\widehat{v_t}}+\epsilon)   更新参数

    }

    优化参数过程结束

     

    二、代码实现

    https://github.com/dream-catcher/learning_blogs/blob/master/Adam_Optimizer/adam_optimizer.py  #不知为何,我这边运行会报错,所以我先不用这个

    https://github.com/yzy1996/Python-Code/blob/master/Algorithm/Optimization-Algorithm/Adam.py  

    https://github.com/sagarvegad/Adam-optimizer/blob/master/Adam.py

     

    参考链接:https://www.jianshu.com/p/aebcaf8af76e

    https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10596089.html

     

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  • Adam优化器杂谈

    千次阅读 2020-07-31 21:54:32
    最常用的Adam优化器,有着收敛速度快、调参容易等优点,但是也存在经常被人吐槽的泛化性问题和收敛问题。 因此,在很多大佬的代码中,依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。 关于两个优化器的比较,仁者见仁...

    文章来自:微信公众号【机器学习炼丹术】

    最常用的Adam优化器,有着收敛速度快、调参容易等优点,但是也存在经常被人吐槽的泛化性问题和收敛问题。

    因此,在很多大佬的代码中,依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。

    关于两个优化器的比较,仁者见仁智者见智,可以看一下这篇文章,有简单的关于这两个优化器的代码实现和效果比较:
    Pytorch的SGD,SGDM,Adam,RAdam的代码实现

    这篇文章就随便的谈一谈下面的问题,来让大家扩展一下知识:

    • Adam被攻击的泛化问题和收敛问题;

    Adam是什么

    对机器学习有了解的朋友,应该对Adam优化器不陌生了。大体来说就是Momentum + Adagrad + RMSProp的结合。

    【如果需要的话,之后可以简单易懂的通俗讲讲各种类型的优化器的算法】

    从Adam和SGDM中就可以得知,Momentum是一个很好的设计。

    Adam的两个吐槽

    泛化问题

    在讨论模型泛化问题的时候,我们会希望模型找到的极小值(收敛位置),是一个比较平缓、不陡峭的位置!,原因看下图:

    左边的那个收敛点是一个比较平缓的点,而右边的是一个非常陡峭非常sharp的收敛点。而训练集和测试集虽然要求同分布,但是其实还是会有微小的差别。

    对于陡峭的收敛点,训练集的损失可能会很小,但是测试集的损失很可能就很大。而平坦的收敛点就不会这样。这就是泛化问题,有的时候也被看成过拟合现象。

    但是我们是也无法直接证明Adam总是找到sharp的极小值。不过很多很论或多或少都只指出了Adam在测试的时候error会较大。

    这里有一张图,可以看到,虽然Adam在训练集中收敛速度最快,但是测试集的效果并不是非常的好。

    收敛问题

    Adam在某些情况下会出现无法收敛的情况,最著名的关于这个问题的Adam的吐槽就是这个论文:
    2018 ICLR的best paper:On the Convergence of Adam and Beyond

    但是这个问题其实并不是我们这种人经常会遇到的,反而泛化问题是一个真正的困扰。

    改进Adam

    learning rate scheduling

    大佬们经常用的一个learning rate scheduling方案就是warn-up+decay。

    【warn-up】

    是指不要一开始用高的learning-rate,应该要从低的慢慢增大到base-learning rate。学习率从小到大。

    【decay】

    随着optimization的步数的增长,逐渐降低learning rate。

    Decay的部分其实很常见,所有的人都会用,但是warn-up其实就有点诡异了,在ResNet的论文中其实可以看到这个。

    RAdam

    Radam 是在warm up的时候提出了一些有效的策略。

    展开全文
  • 通俗理解 Adam 优化器

    2021-05-17 16:01:51
    RMSprop、Adam优化器 Adma的公式如下,这里我们主要分析红色的标记的这3行公式: 公式1:计算 历史梯度的一阶指数平滑值,用于得到带有动量的梯度值 公式2:计算 历史梯度平方的一阶指数平滑值,用于得到每个权重...

    Adam吸收了Adagrad(自适应学习率的梯度下降算法)和动量梯度下降算法的优点,既能适应稀疏梯度(即自然语言和计算机视觉问题),又能缓解梯度震荡的问题
    常见优化器的详细解析请参考此文章->#深度解析# 深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta,RMSprop、Adam优化器

    Adma的公式如下,这里我们主要分析红色的标记的这3行公式:
    在这里插入图片描述
    公式1:计算 历史梯度的一阶指数平滑值,用于得到带有动量的梯度值
    公式2:计算 历史梯度平方的一阶指数平滑值,用于得到每个权重参数的学习率权重参数
    公式3:计算变量更新值,由公式3可知,变量更新值正比于历史梯度的一阶指数平滑值,反比于历史梯度平方的一阶指数平滑值;

    历史梯度的一阶指数平滑

    历史梯度的一阶指数平滑(也叫一阶矩加权均值)可以理解为求历史梯度的加权平均,距离当前时刻距离越远权重越小,这里类似于求历史梯度的L1范数,这个思想来自于 动量梯度下降算法

    如果权重参数更新时,某一维度存在较大震荡(梯度更新值正负交替),那么对当前梯度使用一阶指数平滑(对历史梯度进行正负抵消),可以得到一个较小的梯度值

    如果变量在某一维度更新时不存在较大震荡,且在在某一方向上存在稳定较大的梯度更新,那么通过一阶指数平滑后会得到一个较大的值。

    总的来说,历史梯度的一阶指数平滑就是使用历史梯度信息对当前梯度进行一个修正(消除变量更新时的震荡),从而得到一个稳定的梯度更新值

    历史梯度平方的一阶指数平滑

    历史梯度平方的一阶指数平滑(也叫二阶矩加权均值)可以理解为求历史梯度平方的加权平均,距离当前时刻距离越远权重越小,这里类似于求历史梯度的L2范数,这个思想来自于自适应学习率梯度下降算法

    因为历史梯度平方的一阶指数平滑的作用就是使每个参数的学习率不同,因此这里我们将学习率参数 η \eta η v t + ϵ \sqrt{v_t}+\epsilon vt +ϵ 看作一个整体 η v t + ϵ \frac{\eta}{\sqrt{v_t}+\epsilon} vt +ϵη,这里我们简单称他为自适应学习率

    在迭代过程中,如果某一维度一直以很小的梯度进行更新,证明此方向梯度变换较为稳定,因此可以加大学习率,以较大的学习率在此维度更新,体现在公式上就是:对历史梯度平方进行一阶指数平滑后,公式2会得到一个很小的值,公式3中的自适应学习率会相对较小

    相反,某一维度在迭代过程中一直以很大的梯度进行更新,明此方向梯度变换较为剧烈(不稳定),因此可减小学习率,以较小的学习率在此维度更新 体现在公式上就是:对历史梯度平方进行一阶指数平滑后,公式2则会得到一个很大的值,公式3中的自适应学习率会相对较大

    历史梯度平方的一阶指数平滑也可以解决梯度稀疏的问题;频繁更新的梯度将会被赋予一个较小的学习率,而稀疏的梯度则会被赋予一个较大的学习率,通过上述机制,在数据分布稀疏的场景,能更好利用稀疏梯度的信息,比标准的SGD算法更有效地收敛。

    综上所述,Adam 优化器可以根据历史梯度的震荡情况和过滤震荡后的真实历史梯度对变量进行更新

    关于 Adam 和 MSGD算法的比较请参考此文章->#深入探究# Adam和SGDM优化器的对比

    展开全文
  • pytorch优化器详解:Adam

    万次阅读 多人点赞 2020-09-13 15:26:30
    通常偏导数不会直接作用到对应的可学习参数p上,而是通过优化器做一下处理,得到一个新的值,处理过程用函数F表示(不同的优化器对应的F的内容不同),即,然后和学习率lr一起用于更新可学习参数p,即。 Adam是在...
  • tensorflow中Adam优化器运用

    千次阅读 2020-05-26 15:54:03
    tensorflow中Adam优化器运用 Adam优化器引用API:tensorflow.keras.optimizers.Adam 代码实现: #Adam #求一阶动量和二阶动量 m_w = beta1 * m_w + (1 - beta1) * grads[0] #求一阶动量m_w,和SGDM...
  • 简单认识Adam优化器

    千次阅读 2019-05-21 00:53:40
    基于随机梯度下降(SGD)的优化算法在科研和工程的很多领域里都是极其核心的。很多理论或工程问题都可以转化为对目标函数进行最小化的数学问题。按吴恩达老师所说的,梯度下降(Gradient Descent)就好比一个人想从...
  • Adam优化器结合了AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。对梯度的一阶矩估计(First Moment Estimation,即梯度的均值)和二阶矩估计(Second Moment Estimation,即梯度的未中心化的方差)进行综合考虑,计算出更新...
  • PyTorch基础-Adam优化器使用-06

    千次阅读 2021-02-09 19:46:57
    当不知道使用什么优化器的时候可以使用adam优化器 代码 import numpy as np import torch from torch import nn,optim from torch.autograd import Variable from torchvision import datasets,transforms from ...
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  • Adam优化算法详细解析

    万次阅读 多人点赞 2019-05-21 18:09:51
    Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展,最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用。在引入该算法时,OpenAI的Diederik Kingma和多伦多大学的Jimmy Ba在他们的2015 ICLR发表了一篇名为“Adam: A ...
  • Adam优化器简单理解

    千次阅读 2020-02-20 21:36:36
    参考链接:https://www.jianshu.com/p/aebcaf8af76e
  • pytorch中Adam优化器源码解读

    千次阅读 2020-03-25 18:14:25
    torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 参数: weight_decay : L2正则化的系数 amsgrad:在更新时,是否保留梯度的二阶历史信息 2.源码 def step...
  • Adam优化器

    2020-12-20 17:00:30
    Adam优化器介绍 优化器的作用就是为了获得最优的网络参数。 Adam优化器参数介绍: keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.99, epsilon=1e-08, decay=0.0) 这个
  • SGD、Adam优化器

    千次阅读 2020-01-05 19:10:00
    向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号:datayx各种优化器Optimizer的总结与比较https://blog.csdn.net/...
  • Adam优化器算法

    2019-12-16 19:16:12
    上图就是Adam算法在深度学习中更新参数时应用的详细过程,下面对一些参数进行一下说明: 1、t:更新的步数(steps) 2、:学习率,用于控制参数更新的步幅(stepsize) 3、:要求解更新的参数 4、:带有参数的...
  • sgd优化器和Adam优化器之间的区别

    千次阅读 2019-07-26 20:18:30
    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
  • adam优化器再理解

    千次阅读 2019-04-12 09:25:15
    从两个维度进行变化:一是梯度的更新,使用动量方法;二是学习率的自适应性;针对 不同的参数使用不同的学习率;
  • Adam优化器偏差矫正的理解

    千次阅读 2020-06-23 20:22:18
    1、adam优化器公式 包括动量项和过去梯度平方的指数衰减平均 2、偏差校正后的, 3、Adam的参数更新公式 重点来了 第二部偏差矫正的公式是怎么等到的??? 论文中的推导 但是不知道是怎么变化来的,...
  • Keras Adam代码解析以及EMA的Adam优化器

    千次阅读 2020-05-08 16:21:57
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  • 晓查 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAIAdam作为一种快速收敛的优化器被广泛采用,但是它较差的收敛性限制了使用范围,为了保证更优的结果,很多情况下我们还在使用SGD。...
  • NLP 神经网络训练慎用 Adam 优化器 theoqian关注 12019.02.10 16:01:45字数 499阅读 1,168 AllenNLP 在 EMNLP 2018 的演讲 PPT 《Writing Code for NLP Research》中提到在 NLP 的神经网络中使用 sp...
  • # 4种优化器的对比 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt ##优化器的对比 LR = 0.01 BATCH_...
  • SGD是比较普通的优化器(其实SDG也挺好的) Momentum是SGD的升级版,代码里可看到和SGD用的也是同一个函数,只是加了动量 RMSprop是Momentum的升级版 Adam是RMSprop的升级版 设置超参,准备数据 利用之前的回归来...
  • [work] Adam优化器

    千次阅读 2018-10-16 20:29:34
    基于随机梯度下降(SGD)的优化算法在科研和工程的很多领域里都是极其核心的。很多理论或工程问题都可以转化为对目标函数进行最小化的数学问题。 按吴恩达老师所说的,梯度下降(Gradient Descent)就好比一个人想...
  • 1 主要优化器 1.1 SGD SGD全称Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降,1847年提出。每次选择一个mini-batch,而不是全部样本,使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题,但仍然有自适应学习...
  • SGD,Adam优化器整理使用

    千次阅读 2020-06-23 23:48:06
    优化器的比较几种常见优化器SGD(Stochastic Gradient Descent)Mini-batch Gradient Descent改进版优化器momentum动量AdagradAdadeltaRMSpropAdam:Adaptive Moment Estimation实验表明如何选择优化算法 ...

空空如也

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