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. · 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… 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.
Adam Scotts Secret Ratatouille Role You Wont Believe This
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. · 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… 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）...
