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  • 5.Adam Adam=RMSProp+Momentum。 二者结合的意思就是说,我们通过RMSProp来确定反方向的移动向量长度,然后还要考虑Momentum,也就是前一次的移动方向,最后二者合成得到最终的移动方向。 三、testing set上表现...

    本文主要讲如果我们的Deep Learning出现了一些不好的结果,我们该怎么办。学习前请先参考:反向传播算法(Backpropagation)----Gradient Descent的推导过程

    一、概述

    总得来说,所有的改进方法都可以用下面这张图来总体概括:
    在这里插入图片描述
    经历深度学习的三个步骤之后,我们得到了一个NN。那么首先我们应该检查该NN在训练集上面的表现,如果连训练集都不能很好的拟合,那么就应该检查那三个步骤我们是否可以有修改的地方。 如果训练集表现很好,那么就用测试集来检查这个NN,测试集上表现很好,那么这个模型就可以投入使用了,否则就是overfitting!! 因此overfitting一定是先在训练集上面表现好了,才有可能出现。
    这个也算是深度学习与机器学习的区别了,一些机器学习的方法比如SVM等,很容易在training set上得到一个比较好的表现,深度学习并不是这样,因此我们首先需要在训练集上进行验证!!
    因此,针对目的来找解决方案,所有的改进无非就是分为两类:
    在这里插入图片描述
    要么就是为了让模型在训练集上表现更好,要么就是让模型在测试集上表现更好。比如dropout是在training data上表现好,testing data上表现不好的时候才会去使用,当training data 结果就不好的时候用dropout 往往会越训练越差。 关于Dropout后面会讲到。

    二、training set上表现不好

    1.新的激活函数

    关于激活函数,在逻辑回归以及BP算法的讲解中,我们都只是接触了Sigmoid Function。当我们使用Sigmoid function时,往往会出现以下问题:
    在这里插入图片描述
    当网络比较深的时候,容易出现Vanishing Gradient Problem。所谓梯度消失,是指比较靠近input layer的几层Gradient值较小,而靠近output layer的较大,那么当使用梯度下降法寻求最优解时,当我们设定相同的learning rate,靠近输入层的参数更新会比较慢,而靠近输出层的参数更新比较快!!后面很快就收敛了,那么就停止学习了!!

    为什么梯度值前面小后面大?

    我们该怎么判断一个梯度值是大还是小呢?在Forward pass中我们很容易就可以得到 ∂ z ∂ w \frac{\partial z}{\partial w} wz,然后在Backward pass中我们又可以得到 ∂ l ∂ z \frac{\partial l}{\partial z} zl,二者相乘,就是一个梯度值 ∂ l ∂ w \frac{\partial l}{\partial w} wl评判这个值是否很大,我们可以用斜率的思想去考虑:假设求导很大,那么就相当于斜率很大,那么当w变化即使很小时,l变化也会非常的大!! 这句话应该还是比较好理解哈。所以我们可以假定w变化了一个非常小的幅度 Δ w \Delta w Δw时,如果输出变化非常大,那么我们就可以说这个梯度值很大。
    我们再来看看Sigmoid的函数:
    在这里插入图片描述
    从函数图像我们可以看出来,定义域是R,而值域是(0,1),假设x变化非常大,比如我从1000变化到1000000,但是y变化是非常小的。
    在这里插入图片描述
    假设第一层的w变化了一个 Δ w \Delta w Δw,由于激活函数是Sigmoid,那么第一层的输出也就变化很小了,第一层的输出又是第二层的输入,输入变化导致第二次的输出也发生了变化,但是变化更小了…以此类推,最后的输出变化也就非常小了,所以越靠近后面层,梯度值是越大的。

    至于解决办法,一种比较容易想到的思维就是,既然你越靠后梯度值越大,那么越靠后我可以设置learning rate越小,这样就可以减缓它的更新速度,不至于太快。 但是这种不太容易实现,我们更喜欢的方式是换掉Sigmoid。因为Sigmoid才是“祸害之源”。

    2.RELU

    线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元,是一种人工神经网络中常用的激活函数(activation function),它函数表达式为:
    f ( x ) = m a x ( 0 , x ) f(x)=max(0,x) f(x)=max(0,x),图像长成这样:
    在这里插入图片描述
    使用RELU作为激活函数,优势在哪里?最大的优势就是可以处理上面提到的梯度消失的问题。
    将激活函数换成RELU之后:
    在这里插入图片描述
    如果输入小于0,那么输出就是0,如果输入大于0,那么输出就是本身。
    这里的好处就是,如果一个neural的输出是0,那么它对最终的输出y1,y2是没有影响的,因此可以将这些神经元直接拿掉,如下所示:
    在这里插入图片描述
    输入等于输出,不会像Sigmoid那样将一个很大的输入变成一个很小的输出,那么前后层的梯度值就不会像先前那样,所以就解决了梯度消失的问题。
    但是这样一来,好像就有了一点问题,好像结构就变得是线性了,因为输入等于输出,就不能处理一些比较复杂的模型。但是实际上以RELU为激活函数的NN只是小范围内是线性的,总体来说还是非线性的。 这句话怎么理解呢?假设我输入的x1,x2使得当前的网络长成这个样子,但是一旦我换两个数据,这两个输入的数据相比较于x1,x2变化很大,那么NN也就变化了,所以它不是线性的。

    3.RELU的变形

    在这里插入图片描述
    在z<0的时候,我们可以乘上一个系数 α \alpha α,来使得模型更加的复杂一些,这个很好理解。

    3.Maxout

    1.思想

    我们可以不用自已一开始就选好所有神经元的激活函数,而是通过training set来学习,然后决定每一个神经元应该用什么激活函数,这个就是Maxout的思想。
    在这里插入图片描述
    假设输入的是x1,x2,x1,x2乘以weight得到5,7,-1,1。这些值原本是通过ReLU或者sigmoid function得到的。而在Maxout里面,会将这些值进行分组,在组里选出一个最大的值当做真正的输出(选出7和1,这是一个vector 而不是一个value,7 和1再乘以不同的weight得到不同的value,然后再分组,再选出最大值,如上图所示。
    那Maxout怎么训练出RELU?举个例子:
    在这里插入图片描述
    对于激活函数是RELU的神经元,如左图所示,我们输出得到z=wx+b,然后呢,将z再经过RELU处理,就变成了上述模样。而对于右边Maxout,z1=wx+b,z2=0,二者取max之后,也就变成了RELU,挺神奇的!!
    一个线性和一个常数,取max之后,就是RELU。那假如不是一个常数呢?而是另一个线性函数,如图所示:
    在这里插入图片描述
    那最后的激活函数就变成了右边这个样子,因此我们只要适当地选择 w ′ w^{'} w b ′ b^{'} b这两个参数,就可以得到各种奇形怪状的激活函数。 而且上述两种情况还只是两个不同的函数组合,要是2个以上那就更加复杂了,也就能够满足我们的要求。

    2.训练

    那怎么用训练集来训练出每一个神经元的激活函数呢?答案也是Gradient Descent。那到底怎么train呢?因为可能有的人认为max这个函数不能够来求微分的,但实际上,我们可以这样考虑:
    在这里插入图片描述
    假设红框框部分是一个group里面比较大的一个,然后我们就可以把不是最大的神经元给去掉,如下所示:
    在这里插入图片描述
    然后重点来了:我们可以把max函数换成y=x这个函数,从全局非线性变成了局部线性,这个时候就能够求微分了。当然有的人可能会考虑到去掉某些部分之后,有些w和b不就训练不到了么,须知,我们的数据有很多,以上这种结构仅仅只是输入为x1,x2的情况,加入换一个输入,那么NN的结构就不会是现在这个样子,因此我们可以训练到NN中所有的参数。 也即是说,不同的数据会唤醒不同的神经元,不会出现神经元死亡的情况。

    4.梯度更新

    如果讲到这里还不知道什么是梯度下降法,可以参考:BP推导

    1.Adagrad

    具体思想如下:
    在这里插入图片描述
    简单来说,learning rate不是一成不变的,而是用一个固定的learning rate来除以该参数过去所有梯度值的平方和再开根号,最后再乘上上一个梯度值,当前参数值减去上述这个乘积,就是新的参数。

    2.RMSProp

    在这里插入图片描述
    RMSProp与Adagrad只有些许不同。不同的地方在于Adagrad除上的是以前所有梯度值的平方和然后再开平方,而RMSProp相对来说较为复杂一点,表达式如上图所示,计算还是相对简单的,只是这个参数 α \alpha α该怎么理解呢?可以理解为当前的梯度值跟以往梯度值(指的是前几次加权后的梯度值,有点递归的意思了)的权重比较。也就是说,如果我把 α \alpha α调整的特别小,那么我们就会认为当前的梯度值更为可信。

    4.动量与惯性的思想

    我们以前提到过,Gradient Descent可能会陷入局部最优,这个是很显然的道理:
    在这里插入图片描述
    当我们的参数移动到某一个山谷的时候,梯度值已经为0了,但是这个位置很明显不是loss最低的位置,一般的方法当梯度值为0的时就已经停止参数更新的,于是得到了一个的local minimize。但在现实生活中,我们设想如下情景:
    在一个山顶,给一个小球一个动量,它会往下滚,当它落到某一个山谷的时候,由于惯性它会继续往前走,但是如果已经落入了最低点,凭借惯性它也会继续往前走。但是如果它已经深陷最低点,那么它继续往上爬的可能性,或者说爬上去然后继续落入下一个不是最低点的可能性是很小的,因为能量不够。这样,我们就有可能解决局部最优的问题,为什么是有可能?因为如果局部最优的位置已经很低了,有可能凭借惯性,它也不足以爬上去,最后又只能落回来!!

    Momentum的具体操作方法:
    我们每次改变参数移动的方向时,不再只考虑gradient,而是现在的gradient加上前一个时间点移动的方向,前一个时间点的方向刚好就用来体现惯性。在这里插入图片描述
    如上图所示,Gradient是我们算出来的当前的梯度值,我们应该向它的反方向运动,但是呢,我们现在不仅仅只是单方向的反方向运动,还要考虑前一次运动的方向,然后两个合成,构成新的前进方向。 注意,由于参数不止一个,所以梯度值算出来是一个向量,这一点千万要意识到。

    5.Adam

    Adam=RMSProp+Momentum。 二者结合的意思就是说,我们通过RMSProp来确定反方向的移动向量长度,然后还要考虑Momentum,也就是前一次的移动方向,最后二者合成得到最终的移动方向。

    三、testing set上表现不好

    1.Early Stopping

    在这里插入图片描述
    随着我们的训练,Total Loss会越来越小,无论是在训练集上还是测试集上,但是测试集上可能到达某一个点之后就会停下来,接着就开始增加了。 假设我们开了天眼,知道testing set在某一点会使得Total Loss最小,那么我们就应该停在这个地方,但是我们并不能开天眼。。。因此我们采用验证集的方式。我们会用validation set模拟testing set,什么时候validation set最小,你的training就会停下来。

    2.Regularization

    在这里插入图片描述
    前面我们讲线性回归的时候有讲到这个正则化,就是在损失函数后面加上正则项,由此可以形成岭回归等等。 加正则项的目的是使得模型更加平滑,防止过拟合。(可以参考:机器学习之岭回归
    加上上述的正则化项之后,我们再用梯度下降的方法:(比较简单就不自己推了)
    在这里插入图片描述
    我们发现,原来是长成这个样子的:
    在这里插入图片描述
    加上正则化项之后,变成:
    在这里插入图片描述
    多出的 1 − n λ 1-n\lambda 1nλ,这一项<1,每次乘上之后相当于会让 w t w^{t} wt变小一些,最后会慢慢变小趋近于0,但是会与后一项梯度的值达到平衡,使得最后的值不等于0

    3.Dropout

    这里我们不妨回忆一下前面讲集成学习时随机森林的策略:随机选取样本和特征来防止过拟合。Dropout有着类似的思想,我们每次都随机选取一些神经元丢弃掉,与之相连的部分也去掉,剩下的部分我们来训练参数。
    在这里插入图片描述
    如上所示,我们选择“抓爆”(谐音)一些神经元之后,结构变得更加清晰明了了。注意,每次我们都需要重新选取新的神经元来进行Dropout,意思就是有些神经元可能会被“抓爆”多次,但是回想我们前面随机森林的讲解,某些特征虽然在某一次训练中没被选上,但是后面它总会有机会选上的,这里也是类似,我们不用担心某些参数没有被训练到。
    Dropout有几点需要注意:

    1. 在Testing的时候我们不用Dropout,只是在用训练集训练NN的时候才用Dropout。
    2. 假设我们在训练的时候每一个神经元被“抓爆”的概率是p,那么当我们在测试集进行测试的时候,所有的weight都要乘上1-p。
    3. 针对第二条,为什么要乘上一个系数1-p?因为我们训练的时候,随机“抓爆”了一些神经元,这样训练出来的模型,如果我们在Testing的时候不乘上一个系数的话,会使得Testing的结果跟真实结果相差很多。
    4. “抓爆”会降低模型复杂度,减轻过拟合现象,这与我们一开始的初衷是一致的,也就是Training set上表现好,而Testing set上表现不好。

    相信看过集成学习的人,会觉得Dropout比较好理解一些,因此Dropout也可以认为是Ensemble的一个终极版本!!!
    这里需要注意的是,可能某些人会认为我们每次训练时training set都是一样的,只是我们会随机Dropout一些神经元,但是其实并不是这样子的,如下所示:
    在这里插入图片描述
    我们每次产生的数据集都是不一样的,每一个mini-batch里面的数据也是随机的,mini-batch数据随机+Dropout就是我们前面集成学习里面随机森林中的数据随机+特征随机。
    既然是跟Ensemble差不多,那么后面就不再赘述。参考:
    机器学习之Ensemble

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  • pytorch优化器详解:Adam

    万次阅读 多人点赞 2020-09-13 15:26:30
    说明 模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数,用于更新对应的参数p。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,...Adam是在RMSProp和AdaGrad的基础上改进的。 ...

    目录

    说明

    Adam原理

    梯度滑动平均

    偏差纠正

    Adam计算过程

    pytorch Adam参数

    params

    lr

    betas

    eps

    weight_decay

    amsgrad


    说明

    模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数g_t,用于更新对应的参数p。通常偏导数g_t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\widehat{g}_t,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\widehat{g}_t=F(g_t),然后和学习率lr一起用于更新可学习参数p,即p=p-\widehat{g}_t*lr

    Adam是在RMSProp和AdaGrad的基础上改进的。先掌握RMSProp的原理,就很容易明白Adam了。本文是在RMSProp这篇博客的基础上写的。

    Adam原理

    在RMSProp的基础上,做两个改进:梯度滑动平均偏差纠正

    梯度滑动平均

    在RMSProp中,梯度的平方是通过平滑常数平滑得到的,即v_t=\beta*v_{t-1}+(1-\beta)*(g_t)^2根据论文,梯度平方的滑动均值用v表示;根据pytorch源码,Adam中平滑常数用的是β,RMSProp中用的是α),但是并没有对梯度本身做平滑处理。

    在Adam中,对梯度也做了平滑,平滑后的滑动均值用m表示,即m_t=\beta*m_{t-1}+(1-\beta)*g_t,在Adam中有两个β。

    偏差纠正

    上述m的滑动均值的计算,当t=1时,m_1=\beta*m_0+(1-\beta)*g_1,由于m_0的初始是0,且β接近1,因此t较小时,m的值是偏向于0的,v也是一样。这里通过除以1-\beta^t来进行偏差纠正,即\widehat{m}_t=\frac{m_t}{1-\beta^t}

    Adam计算过程

    为方便理解,以下伪代码和论文略有差异,其中蓝色部分是比RMSProp多出来的。

    1. 初始:学习率 lr
    2. 初始:平滑常数(或者叫做衰减速率) \beta_1,\beta_2,分别用于平滑m和v
    3. 初始:可学习参数 \theta_0
    4. 初始:m_0=0,v_0=0,t=0
    5. while 没有停止训练 do
    6.         训练次数更新:t=t+1
    7.         计算梯度:g_t(所有的可学习参数都有自己的梯度,因此 g_t表示的是全部梯度的集合)
    8.         累计梯度:{\color{Blue} m_t=\beta_1*m_{t-1}+(1-\beta_1)*g_t}(每个导数对应一个m,因此m也是个集合)
    9.         累计梯度的平方:v_t=\beta_2*v_{t-1}+(1-\beta_2)*(g_t)^2(每个导数对应一个v,因此v也是个集合)
    10.         偏差纠正m:{\color{Blue} \widehat{m}_t=\frac{m_t}{1-(\beta_1)^t}}
    11.         偏差纠正v:{\color{Blue} \widehat{v}_t=\frac{v_t}{1-(\beta_2)^t}}
    12.         更新参数:\theta_t=\theta_{t-1}-\frac{\widehat{m}_t}{\sqrt{\widehat{v}_t}+\epsilon}lr
    13. end while

    pytorch Adam参数

    torch.optim.Adam(params,
                    lr=0.001,
                    betas=(0.9, 0.999),
                    eps=1e-08,
                    weight_decay=0,
                    amsgrad=False)

    params

    模型里需要被更新的可学习参数

    lr

    学习率

    betas

    平滑常数\beta_1\beta_2

    eps

    \epsilon,加在分母上防止除0

    weight_decay

    weight_decay的作用是用当前可学习参数p的值修改偏导数,即:g_t=g_t+(p*weight\_decay),这里待更新的可学习参数p的偏导数就是g_t

    weight_decay的作用是L2正则化,和Adam并无直接关系。

    amsgrad

    如果amsgrad为True,则在上述伪代码中的基础上,保留历史最大的v_t,记为v_{max},每次计算都是用最大的v_{max},否则是用当前v_t

    amsgrad和Adam并无直接关系。

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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
    如有冒犯,还望谅解! Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展,最近在...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 Method for Stochast...

    本文转载于以下博客地址:http://www.atyun.com/2257.html

    如有冒犯,还望谅解!

    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 Method for Stochastic Optimization”的论文,列出了使用亚当在非凸优化问题上的诱人好处,如下:

    • 简单直接的实施
    • 计算上讲究效率
    • 小内存要求
    • 不变量对梯度的对角线重新调节
    • 非常适合于数据和/或参数方面的问题
    • 适合非平稳的目标
    • 适用于非常稀梳梯度的问题。
    • 超参数具有直观的解释,通常需要很少的调谐。

    Adam如何工作?

    Adam与经典的随机梯度下降法是不同的。随机梯度下降保持一个单一的学习速率(称为alpha),用于所有的权重更新,并且在训练过程中学习速率不会改变。每一个网络权重(参数)都保持一个学习速率,并随着学习的展开而单独地进行调整。该方法从梯度的第一次和第二次矩的预算来计算不同参数的自适应学习速率。

    作者描述Adam时将随机梯度下降法两种扩展的优势结合在一起。

    具体地说:

    自适应梯度算法(AdaGrad)维护一个参数的学习速率,可以提高在稀疏梯度问题上的性能(例如,自然语言和计算机视觉问题)。

    均方根传播(RMSProp)也维护每个参数的学习速率,根据最近的权重梯度的平均值(例如变化的速度)来调整。这意味着该算法在线上和非平稳问题上表现良好(如:噪声)。

    Adam意识到AdaGrad和RMSProp的好处。与在RMSProp中基于平均第一个时刻(平均值)的参数学习速率不同,Adam也使用了梯度的第二个时刻的平均值(非中心方差)。

    具体地说,该算法计算了梯度和平方梯度的指数移动平均值,并且参数beta1和beta2控制了这些移动平均的衰减率。移动平均值和beta1和beta2的初始值接近1.0(推荐值),这导致了估计时间的偏差为0。这种偏差是通过第一次计算偏差估计然后再计算比可用偏差校正估计来克服的。

    Adam是有效的

    Adam在深度学习领域是一种很受欢迎的算法,因为它能很快取得好的成果。实证结果表明:在实践中,Adam的工作表现良好,并优于其他随机优化方法。

    在原论文中,通过实证证明了该方法的收敛性满足了理论分析的期望。

    在MNIST的字符识别和IMDB情绪分析数据集上,Adam采用了逻辑回归算法,对MNIST的数据集进行了多层感知器算法,并在CIFAR-10图像识别数据集上进行了卷积神经网络。

    他们的结论是:

      “利用大型模型和数据集,我们证明了Adam可以有效地解决实际的深度学习问题。”

    对深度学习中Adam优化算法的简单介绍

    在斯坦福大学关于计算机视觉的深度学习课程中,Andrej Karpathy等人开发了一种名为“CS231n:卷积神经网络”的课程,这是一种被认为是深度学习应用的默认优化方法。

    在实践中,Adam被推荐为使用的默认算法,并且通常比RMSProp稍微好一点。然而,作为一种替代方法,SGD+Nesterov Momentum也值得尝试。

    Adam配置参数

    • alpha也被称为学习速率或步长。权重比例被校正(例如001)。更大的值(例如0.3)在速率校正之前会加快初始学习速度。较小的值(例如1.0e-5)在培训期间降低学习速度
    • beta1。第一次估计的指数衰减率(如9)。
    • beta2。第二次估计的指数衰次减率(例如999)。在稀疏梯度问题(例如NLP和计算机视觉问题)上,这个值应该接近1.0。
    • epsilon是一个非常小的数字,可以防止任何在实施中被0划分(例如,10e-8)。

    最后,这里推荐一些比较受欢迎的使用默认参数的深度学习库:

    • TensorFlow: learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08.
      Keras: lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0.
    • Blocks: learning_rate=0.002, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, decay_factor=1.
    • Lasagne: learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08
    • Caffe: learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08
    • MxNet: learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8
    • Torch: learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8
    展开全文
  • pytorch 中 torch.optim.Adam 方法的使用和参数的解释

    万次阅读 多人点赞 2019-08-15 11:02:00
    class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)[source] 实现Adam算法。 它在Adam: A Method for Stochastic Optimization中被提出。 参数: params (iterable) – ...

    class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)[source]

    实现Adam算法。

    它在Adam: A Method for Stochastic Optimization中被提出。

    参数:

    • params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict
    • lr (float, 可选) – 学习率(默认:1e-3)
    • betas (Tuple[floatfloat], 可选) – 用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系数(默认:0.9,0.999)
    • eps (float, 可选) – 为了增加数值计算的稳定性而加到分母里的项(默认:1e-8)
    • weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2惩罚)(默认: 0)

     个人理解:

    lr:同样也称为学习率或步长因子,它控制了权重的更新比率(如 0.001)。较大的值(如 0.3)在学习率更新前会有更快的初始学习,而较小的值(如 1.0E-5)会令训练收敛到更好的性能。

    betas = (beta1,beta2)

    beta1:一阶矩估计的指数衰减率(如 0.9)。

    beta2:二阶矩估计的指数衰减率(如 0.999)。该超参数在稀疏梯度(如在 NLP 或计算机视觉任务中)中应该设置为接近 1 的数。

    eps:epsilon:该参数是非常小的数,其为了防止在实现中除以零(如 10E-8)。

    读者可结合官方文档中的参数说明和我的个人理解掌握该函数的用法。

     

    展开全文
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    万次阅读 多人点赞 2017-08-06 10:55:40
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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...
  • 深度学习优化算法,Adam优缺点分析

    千次阅读 2020-07-19 11:42:54
    Adam -> Nadam 这样的发展历程。Google一下就可以看到很多的教程文章,详细告诉你这些算法是如何一步一步演变而来的。在这里,我们换一个思路,用一个框架来梳理所有的优化算法,做一个更加高屋建瓴的对比。 ...
  • 训练过程--梯度下降算法(SGD、adam等)

    万次阅读 多人点赞 2018-12-05 10:43:25
      adam是RMSprop和AdaGrad的更一般形式,对于RMSprop和AdaGrad能够处理的情形,一般都能处理,而且Adam算法所需内存较少,计算效率高,所以近几年优化算法以adam为主。 7)Nadam算法   是adam算法的推广形式。 ...
  • 从零开始实现Adam优化算法

    千次阅读 2021-03-03 10:37:21
    【翻译自 :Code Adam Optimization Algorithm From Scratch】 【说明:Jason BrownleePhD大神的文章个人很喜欢,所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作,这里是相应工作的实践记录,希望能帮到有需要的人!...
  • Adam 优化算法详解

    千次阅读 2020-06-05 08:56:43
    据牛津字典的定义,优化是指最好或最有效地利用一种情况或资源,或者简单地使自己的事物达到最佳状态的行为。 通常,如果可以对某事进行数学建模,则很有可能可以对其进行优化。 这在深度学习领域起着至关...Adam Opt
  • TensorFlow优化算法 tf.train.AdamOptimizer 简介

    万次阅读 多人点赞 2019-06-23 20:47:15
    AdamOptimizer是TensorFlow中实现Adam算法的优化器。Adam即Adaptive Moment Estimation(自适应矩估计),是一个寻找全局最优点的优化算法,引入了二次梯度校正。Adam 算法相对于其它种类算法有一定的优越性,是比较...
  • 4 SGDM和Adam优化 4.1 SWATS 结合了SGDM和Adam,刚开始使用Adam,使得模型快速收敛。然后使用SGDM,使模型收敛稳定。如下 4.2 AMSGrad 对Adam的改进在于,学习率衰减Vt变为了取max,如下。 优点为 学习率可以随迭代...
  • 深度学习中的Adam优化算法详解

    万次阅读 多人点赞 2019-08-23 01:22:12
    (一)、什么是Adam算法? Adam(Adaptive method)是一种随机优化方法(A method for stochastic optimization),经常作为深度学习中的优化器算法。 (二)、Adam算法如何实现? (1). 上图就是Adam优化算法在深度学习...
  • 深度学习优化算法解析(Momentum, RMSProp, Adam)

    万次阅读 多人点赞 2018-04-23 20:12:05
    之前看了很多人介绍网络的优化器optimizer,...深度学习的优化算法主要有GD,SGD,Momentum,RMSProp和Adam算法吧,还有诸如Adagrad算法,不过大同小异,理解了前面几个,后面的也就引刃而解了。GD算法,SGD算法以及m
  • torch.optim优化算法理解之optim.Adam()

    万次阅读 多人点赞 2017-08-22 14:25:52
    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。它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...
  • Adam优化算法理解与实现

    千次阅读 2021-01-17 15:37:33
    文章目录引入1 Adam介绍2 具体实现 引入   用torch的时候,有个老几出现频率忒高,让不了解它的我蠢蠢欲动,这究竟是何方神圣? 1 Adam介绍   最开始的GD很慢,每次只爱一个样本。SGD想要改变,又是随机,又是...
  • tf.train.AdamOptimizer()函数解析

    万次阅读 多人点赞 2019-03-31 19:09:36
    tf.train.AdamOptimizer()函数是Adam优化算法:是一个寻找全局最优点的优化算法,引入了二次方梯度校正。 tf.train.AdamOptimizer.__init__( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, ...
  • 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, ...
  • 深度学习优化算法有哪些??SGD,Adagrad,Adam,LazyAdam,Madam,适用场景以及优缺点。
  • —momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam— &amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&...
  • pytorch学习笔记(三十七):Adam

    千次阅读 多人点赞 2020-08-10 13:34:35
    文章目录Adam算法1. 算法2. 从零开始实现3. 简洁实现小结 Adam算法 Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均 [1]。下面我们来介绍这个算法。 所以Adam算法可以看做是RMSProp算法与动量...
  • 优化时该用SGD,还是用Adam?——绝对干货满满!
  • ADAM是开源的Matlab工具箱。 它允许您使用后向解码(BDM)和前向编码模型(FEM)对EEG和/或MEG数据执行多变量分析。 特征 使用任意数量的条件执行多元分类分析(向后解码) 轻松计算,绘制和比较MVPA结果与ERP结果 ...
  • adam调参

    千次阅读 2019-07-24 17:19:00
    Adam 的实现优化的过程和权重更新规则 Adam 的初始化偏差修正的推导 Adam 的扩展形式:AdaMax 什么是 Adam 优化算法? Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新...

空空如也

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