编译自 medium 量子位 出品 | 公众号 qbitai 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用 梯度下降， 随机梯度下降，还是 adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化. A method for stochastic optimization提出了 adam 优化算法 （adaptive moment estimation)，用于解决机器学习中的大数据量，高特征纬度的优化问题。他集合了两个流行算法“adagrad”（用于处理稀疏的梯度）和“rmspro”（处理非稳态数据）。并且adam算法仅需要少量的内存。本文将从以下三方面来分析adam. 一、adam 1. 1 参数更新方法 adam 是一种结合了 momentum动量思想 （利用累加历史梯度信息更新梯度，减少震荡，加速通往谷底） 和 rmsprop自适应学习率思想 （记录各个参数方向上的 梯度 的振荡幅度，振荡幅度越大，更新的学习率越小） 的优化器，能在训练初期快速收敛，同时具备一定的 鲁棒性。其. 三、adam优化算法的基本机制 adam 算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。而 adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。adam 算法的提出者描述其为两种随机. 基本原理 adam本质上是一个优化器，用于优化模型的参数。 这样的优化步骤可以由以下公式描述： θ t = θ t 1 η m ^ t v ^ t + ϵ ，其中 η 为初始学习率， ϵ 为数值稳定常数，说白了是用于防止除零异常。 关键的在于新增的两大参数 m ^ t 和 v ^ t 。 · 在机器学习和深度学习的世界里，优化算法是模型训练过程中的关键一环。它们负责调整模型参数，以最小化损失函数，从而提高模型的预测准确性。自从梯度下降（gradient descent）算法诞生以来，众多变体被提出，以适… Adam，这个名字在许多获奖的 kaggle 竞赛中广为人知。 参与者尝试使用几种优化器（如 sgd、adagrad、adam 或 adamw）进行实验是常见的做法，但真正理解它们的工作原理是另一回事。 只有真正理解其原理，我们才能在实践的建模优化中更灵活和有效地使用它。 1.
Adam Glam Car The Truth About Its Price Will Shock You
编译自 medium 量子位 出品 | 公众号 qbitai 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用 梯度下降， 随机梯度下降，还是 adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化. A method for stochastic optimization提出了 adam 优化算法 （adaptive moment estimation)，用于解决机器学习中的大数据量，高特征纬度的优化问题。他集合了两个流行算法“adagrad”（用于处理稀疏的梯度）和“rmspro”（处理非稳态数据）。并且adam算法仅需要少量的内存。本文将从以下三方面来分析adam. 一、adam...
