AdamOptimizer和随机梯度下降法SGD的区别

最新推荐文章于 2024-11-06 08:32:45 发布
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本文探讨了AdamOptimizer和随机梯度下降法(SGD)在优化过程中的不同之处，重点解析它们的工作原理和应用场景。AdamOptimizer结合了动量法和RMSProp的优势，适合大规模数据集和非平稳目标函数；而SGD则以其简单和效率高著称，常用于初始化模型权重。了解两者间的区别有助于在实际项目中选择合适的优化器。

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Adam 这个名字来源于adaptive moment estimation，自适应矩估计， 如果一个随机变量 X 服从某个分布，X 的一阶矩是 E(X)，也就是样本平均值，X 的二阶矩就是 E(X^2)，也就是样本平方的平均值。Adam 算法根据损失函数对每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整针对于每个参数的学习速率。 TensorFlow提供的tf.train.AdamOptimizer可控制学习速度。 Adam 也是基于梯度下降的方法，但是每次迭代参数的学习步长都有一个确定的范围，不会因为很大的梯度导致很大的学习步长，参数的值比较稳定。it does not require stationary objective, works with sparse gradients, naturally
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梯度下降算法比较：SGD、Momentum、Adam在AI中的应用
AI云原生与云计算技术学院
06-09 865
想象你在玩一个叫"参数调优"的游戏：你有一个小机器人（模型），它的"大脑"里有很多旋钮（参数），每个旋钮转一点，机器人的表现（比如识别图片的准确率）就会变化。你的目标是找到一组旋钮位置，让机器人表现最好。但问题是：旋钮数量可能有成千上万个（比如深度学习模型的参数），直接暴力试所有组合是不可能的。这时候，梯度下降就像一个"智能指南针"，能帮你快速找到最优的旋钮位置。本文将按照"故事引入→核心概念→数学原理→代码实战→应用场景"的顺序展开。
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD） 迭代优化算法原理、算法实现及应用
AI天才研究院
08-06 2116
概括地来说，随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种迭代优化算法，用于最小化代价函数J(θ)。该算法在每次迭代时随机选择一个训练样本，并利用该样本对模型参数θ进行更新，然后重复这个过程多次。虽然每次迭代都能获得局部最优解，但是由于采用了随机梯度下降法，使得模型训练的效率很高，而且能够很好地克服局部最优解带来的挑战。但同时，这种方法也是有其缺点的。一般来说，当训练集较小时，随机梯度下降法易受到噪声的影响，可能会陷入局部最优解的漫长寻找中；
SGD优化器和Adam区别
胭脂草的ABC博客
03-25 3319
综上所述，选择哪种优化器取决于具体任务的需求，包括计算资源、收敛速度、鲁棒性以及对超参数调整的容忍度。
sgd优化器和Adam优化器之间的区别
Kp0fS的草稿纸
07-26 1万+
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.youkuaiyun.com/q295684174/article/details/79130666
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法
gukedream的专栏
01-13 1009
机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是：   拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。   不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。   机器学习也是一样，模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能。有时候效果不好，未必是特征的问题或者模型设计...
SGD和Adam优化算法区别
qq_45654059的博客
10-20 5753
深度学习二分类问题，选择使用已经训练好的resnet。 在用Adam微调模型时，发现性能很差。 在用SGD（随机梯度下降）时，效果很好。 原因在于是二分类问题，数据的分布好计算，更适合SGD，而对于Adam更适合计算复杂分布的数据 ...
SGD学习器和Adam学习器之间的区别与关系
m0_75015083的博客
11-06 1685
（随机梯度下降）和（Adaptive Moment Estimation）是两种常用的优化算法，在训练神经网络时，它们都用来最小化损失函数并更新模型参数。尽管它们有相似的目标，但在更新规则和效率上有所不同。
深度学习入门之SGD随机梯度下降法
热门推荐
weixin_46713695的博客
03-01 3万+
SGD SGD为随机梯度下降法。用数学式可以将 SGD 写成如下的式（6.1）。 这里把需要更新的权重参数记为W，把损失函数关于W的梯度记为∂L/∂W 。η 表示学习率，实际上会取 0.01 或 0.001 这些事先决定好的值。式子中的←表示用右边的值更新左边的值。如式（6.1）所示，SGD 是朝着梯度方向只前进一定距离的简单方法。现在，我们将 SGD 实现为一个 Python 类（为方便后面使用，我们将其实现为一个名为 SGD 的类）。 class SGD: def __init__(self,
各种优化器Optimizer原理：从SGD到AdamOptimizer
梁瑛平的博客
01-02 7926
各种优化器Optimizer原理：从SGD到Adam Optimizer（一）优化器Optimizer综述：（二）基本梯度下降法2.1 标准梯度下降法（Gradient Descent）2.1.1 数学公式：2.1.2 优缺点：3.1 批量梯度下降法（BGD, Batch Gradient Descent）3.1.1 数学公式：3.1.2 优缺点： （一）优化器Optimizer综述： 优化器是...
【随机梯度下降(SGD)】：优化算法变种对比与效果评估指南
[【随机梯度下降(SGD)】：优化算法变种对比与效果评估指南](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4...
优化器SGD、Adam和AdamW的区别和联系
weixin_44902604的博客
02-18 8966
优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。
Adam原理详解 Adam和SGD之间的主要区别是什么？
优快云 精品推荐
08-08 2372
总体来说，Adam算法结合了动量方法和自适应学习率的优点，使得参数更新更平稳，更适应不同参数的梯度情况。然而，对于不同问题，调整超参数仍然是重要的，因为不同的数据和模型结构可能需要不同的设置。具体而言，它会计算修正后的梯度，将梯度除以sqrt(m)和v的平方根，以调整学习率的大小。然后，通过将修正后的梯度与参数结合，进行参数更新。它维护了每个参数的自适应学习率变量，用来根据参数的梯度和历史梯度信息来调整学习率的大小。在Adam中，除了维护动量项v，还维护了参数的一阶矩估计（均值）m，用来估计参数的梯度。
Adam和SGD优化算法比较
dc爱傲雪和技术
04-02 7869
Adam和SGD（随机梯度下降）是两种广泛使用的优化算法，它们在深度学习模型训练中有不同的特性和表现。
随机梯度下降法、牛顿法、冲量法、AdaGrad、RMSprop以及Adam优化过程和理解
z240626191s的博客
07-20 1494
在神经网络的训练中我们会遇到一个问题，那就是如何有效的对损失函数求梯度。本文是针对一些优化思路以及过程进行讲解，方便更好的去理解这个优化过程。
Adam 和随机梯度下降的区别？
Kaiyin
02-01 5182
1、Adam 和随机梯度下降的区别？ 一、SGD 1.1 对每一个待更新参数的求梯度，并在一定的学习率下按照梯度反方向更新参数。 1.2 但该方法存在显著的弊端，例如以下这样的损失函数：在不同的参数方向一方面学习率不应当一样，因为他们的梯度程度不同，一个x1方向梯度较大，x2方向梯度较小，但若以相同学习率，很容易受单个参数的影响而很难走到局部最优点。 二、Adam 2.1 Adam 一方面动态的...
#深入探究# Adam和SGDM优化器的对比
lch551218的博客
06-07 1万+
1. Adma 和 MSGD Adam和MSGD作为当今最优秀的两种深度学习优化器，分别在效率和精度上有着各自的优势，下面我们将分析两种优化器各自优势的原因，两边的两张图分别是 几种常见的优化器在猫狗分类数据集上的分类准确率曲线，第一个是训练集，第二个是测试集 以下两张图是某个NLP任务中，几种模型的准确率和困惑度指标变换曲线 通过上边两幅图片可知： Adma在训练集上的准确率较高，MSGD在测试集上的准确率较高 Adma的速度更快，但MSGD能够得到好的效果 第一个结论可以用下边这个图来解释：
随机梯度下降
weixin_46216810的博客
08-26 882
随机梯度下降
【机器学习】优化算法小结2——梯度下降、Adam算法
littlemichelle
03-12 6978
首先回顾一下梯度下降。。。机器学习-梯度下降法 梯度：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 梯度下降 学习过程需要一个机制去评估我们θ是否比较好，所以说需要对我们做出的h函数进行评估，一般这个函数称为损失函数，给定损失函数 如何调整θ以使得J(θ)取得最小值？ ...
【深度学习】优化算法：从梯度下降到Adam
richard_yuu的博客
05-08 1109
在深度学习中，优化算法的目标是最小化（或最大化）一个损失函数，该函数通常用于衡量模型预测与实际数据之间的差异。为了实现这一目标，我们需要调整神经网络的参数，使损失函数达到最小。这一过程的核心在于优化算法的选择。一阶优化算法和二阶优化算法。一阶优化算法主要利用损失函数的一阶导数（梯度）来更新模型参数，而二阶优化算法则利用二阶导数（Hessian矩阵）来加速优化过程。由于二阶导数计算复杂且计算量大，因此在实际应用中，一阶优化算法更为常见。优化算法是深度学习中的核心技术之一。
分别介绍一下牛顿法，随机梯度下降法，小批量随机梯度下降法以及Adam方法是什么
最新发布
05-18
### 优化算法的定义与原理 #### 牛顿法 牛顿法是一种基于二阶导数信息的优化方法，它通过构建目标函数的二次近似来寻找极小值点。具体来说，在每次迭代过程中，牛顿法不仅考虑了梯度（一阶导数）的方向，还利用了Hessian矩阵（二阶导数）的信息来调整步长[^1]。这种方法的优点在于其具有较快的收敛速度——通常是二阶收敛，这意味着在接近最优解时，误差会迅速减小。然而，由于计算和存储Hessian矩阵的成本较高，特别是在高维空间中，因此实际应用中可能会受到限制。 #### 随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent, SGD) 随机梯度下降法是对传统批处理梯度下降的一种改进版本。相比于批量梯度下降需要遍历整个数据集才能完成一次更新，SGD每次只选取单一样本或者少量样本进行参数更新[^3]。这种方式显著减少了每轮迭代所需的计算资源，并允许模型快速响应新数据的变化。尽管如此，SGD也可能因为频繁波动而导致最终解不够精确；另外，如果学习率设置不当，则可能出现振荡甚至发散的情况。 #### 小批量随机梯度下降法 (Mini-batch Stochastic Gradient Descent, Mini-batch SGD) 为了平衡计算效率与稳定性之间的矛盾，提出了小批量随机梯度下降法作为折衷方案。该方法介于全量梯度下降和纯随机梯度下降之间：每次从训练集中抽取固定数量的小批次样本来估算整体梯度并据此调整权重[^4]。相比单纯的SGD而言，mini-batch能够提供更加平滑的学习曲线，同时保留了一定程度上的噪声优势以帮助跳出局部极小值区域。 #### Adam 方法 (Adaptive Moment Estimation) Adam 是一种自适应矩估计优化器，综合了 Momentum 和 RMSProp 的特点，旨在克服单一技术可能存在的缺陷。它的核心思想是在不同维度上动态调节各自独立的学习速率，从而加快收敛过程的同时保持良好的泛化性能[^2]。具体操作如下： - **第一时刻估计** \( m_t \): 对过去所有梯度按指数衰减速平均； - **第二未中心化的方差估计** \( v_t \): 记录历史平方梯度加权移动均值； 两者分别对应动量项和平滑后的平方根项，经过偏差校正后用于指导下一步前进方向及步伐长度的选择。 ```python import numpy as np def adam_optimizer(params, grads, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, eps=1e-8): t = 0 mt = vt = None if not isinstance(mt, list): mt = [np.zeros_like(param) for param in params] if not isinstance(vt, list): vt = [np.zeros_like(param) for param in params] t += 1 lr_t = lr * np.sqrt(1.0 - beta2**t)/(1.0 - beta1**t) for i, grad in enumerate(grads): mt[i] = beta1*mt[i] + (1-beta1)*grad vt[i] = beta2*vt[i] + (1-beta2)*(grad**2) params[i] -= lr_t * mt[i]/(np.sqrt(vt[i]) + eps) return params ```
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