梯度下降 adam 優化演算(3):

優化演算(3): 動量梯度下降 & RMSprop & Adam optimization …

Adam (Adaptive Moment Estimation)算法: 結合了動量梯度下降算法和RMSprop算法,細節如下。 Adam算法包含了幾個超參數,分別是:α, β1, β2, ε。
梯度下降的可視化解釋(Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) - 知乎

對深度學習中Adam優化算法的簡單介紹 -ATYUN

Adam優化算法是一種對隨機梯度下降法的擴展,最近在計算機視覺和自然語言處理中廣泛應用于深度學習應用。在引入該算法時,OpenAI的Diederik Kingma和多倫多大學的Jimmy Ba在他們的2015 ICLR發表了一篇名為“Adam: A Method for Stochastic Optimization”的論文,列出了使用亞當在非凸優化問題上的誘人好處,如下:
一文看懂各種神經網絡優化算法:從梯度下降到Adam方法 - 知乎

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動量法的提出是為了解決梯度下降的上述問題。由于小批量隨機梯度下降 梯度下降更為 義,本章后續討論將沿 “小批量隨機梯度下降” 節中時間步t的小批量隨機梯度gt的定義。設時間步t的 變量為xt,學習率為ηt。
梯度下降的各種變形momentum,adagrad,rmsprop,adam分別解決了什么問題 - 知乎
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RMSprop 相對 Adagrad 梯度下降得較慢,被廣泛應用在 CNN 領域。RMSprop 在 Inception v4 內取衰減因子

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