（转）深度学习中优化算法总结（momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

最新推荐文章于 2025-04-01 09:30:11 发布
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#优化算法 #深度学习

本文深入探讨深度学习中的六种关键优化算法：Momentum、NesterovMomentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop及Adam。通过对比各算法特点与应用场景，为读者提供全面的理解与实践指导。
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深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
余昌黔|书山有路
08-24 6万+
前言（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。SGD此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不
深度学习中常用的优化算法(SGD, Nesterov,Adagrad,RMSProp,Adam)总结
生命在于折腾！
11-10 5534
深度学习中常用的优化算法(SGD, Nesterov,Adagrad,RMSProp,Adam)总结 1. 引言 在深度学习中我们定义了损失函数以后，会采取各种各样的方法来降低损失函数，从而使模型参数不断的逼近于真实数据的表达。不过损失函数的数值只是我们用来优化模型中参数的一个参考量，我们是通过优化损失函数来间接地优化模型参数，并提高模型的度量指标。而优化算法的作用就是加快模型的收敛，取得最优值。...
机器学习中几种优化算法的比较（SGD、Momentum、RMSProp、Adam）
weixin_34235105的博客
03-30 477
有关各种优化算法的详细算法流程和公式可以参考【这篇blog】，讲解比较清晰，这里说一下自己对他们之间关系的理解。 BGD 与 SGD 首先，最简单的 BGD 以整个训练集的梯度和作为更新方向，缺点是速度慢，一个 epoch 只能更新一次模型参数。 SGD 就是用来解决这个问题的，以每个样本的梯度作为更新方向，更新次数更频繁。但有两个缺点： 更新方向不稳定、波动很大。因为单个样本有很大的随机性，单...
【优化算法】Momentum
weixin_43872912的博客
03-25 1449
引入一个参数自然有它的原因，那这里引入动量的原因是什么： 类似这张图，垂直方向的斜率比水平方向的斜率大很多，会导致很多没必要的偏移量，加入一下动量因子可以减少偏移量。 动量法与SGD不同的点在于，它保存了历史的梯度，就像图上画的，B点实际下降方向是A点下降方向和B点下降方向的共同决定的。 # coding=utf-8 """ 基于小批量梯度下降来实现的Momentum（动量） 参考：https://blog.youkuaiyun.com/bvl10101111/article/details/72615621 作用
深度学习优化算法实现(Momentum, Adam)
萝卜地里的兔子的博客
08-19 3164
目录Momentum初始化更新参数Adam初始化更新参数 除了常见的梯度下降法外，还有几种比较通用的优化算法；表现都优于梯度下降法。本文只记录完成吴恩达深度学习作业时遇到的Momentum和Adam算法，而且只有简要的代码。具体原理请看深度学习优化算法解析(Momentum, RMSProp, Adam),比较具体的说明了吴恩达版本的三种优化算法的讲述！ Momentum 初始化 def init...
深度学习优化函数详解（4）-- momentum 动量法
史丹利复合田的博客
07-28 4万+
深度学习优化函数详解系列目录 深度学习优化函数详解（0）– 线性回归问题 深度学习优化函数详解（1）– Gradient Descent 梯度下降法 深度学习优化函数详解（2）– SGD 随机梯度下降 深度学习优化函数详解（3）– mini-batch SGD 小批量随机梯度下降 深度学习优化函数详解（4）– momentum 动量法 深度学习优化函数详解（5）– Neste...
深度学习中优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam
05-17
深度学习中的优化方法是指在训练神经网络时，通过更新模型参数来最小化损失函数的过程中所采用的算法。常用的优化方法包括：momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam等。 1. Momentum ...
精选资源
deep-learning:personal practice（个人练习，实现了深度学习中的一些算法，包括：四种初始化方法（zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize），深度神经网络，正则化，dropout， 三种梯度下降方法(BGD, SGD, mini-batch)，六种优化算法(momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)，梯度检验、ba
05-11
六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、...
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
2301_79571396的博客
06-16 1561
首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度，这样的话自然就涉及到一个 trade－off，即参数更新的准确率和运行时间。
深度学习中的优化方法(Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)详解及调用
bbaaa123的博客
10-02 1713
深度学习中的优化方法(Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)详解及调用
Nesterov Momentum牛顿动量法
zrh_优快云的博客
07-30 2932
Nesterov Momentum 这是对之前的Momentum的一种改进,大概思路就是,先对参数进行估计,然后使用估计后的参数来计算误差 具体实现:  需要:学习速率 ϵ, 初始参数 θ, 初始速率v, 动量衰减参数α 每步迭代过程:  1. 从训练集中的随机抽取一批容量为m的样本{x1,…,xm},以及相关的输出yi 2. 计算梯度和误差,并更新速度v和参数θ:        注意在估...
【代码】优化算法BGD、SGD、Momentum、Adam算法python实现
qq_37791134的博客
05-05 957
转载：https://blog.youkuaiyun.com/yzy_1996/article/details/84618536#_309 优秀！
机器学习中的数学——Nesterov Momentum
冯·诺依曼
03-10 1万+
受Nesterov Accelerated Gradient算法的启发，Sutskever提出了动量算法的一个变种。这种情况的更新规则如下：
Deep Learning 最优化方法之Momentum（动量）
weixin_39123145的博客
11-18 1068
转载自BVL10101111：https://blog.youkuaiyun.com/bvl10101111/article/details/72615621  
深度学习优化算法解析(Momentum, RMSProp, Adam)
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willduan的博客
04-23 12万+
之前看了很多人介绍网络的优化器optimizer，无奈很多都把简单的东西讲的复杂化了，不容易让人懂，恰好之前看过吴恩达老师的最新的课程，这里结合老师讲的和个人想法写一下，方便别人同时也为自己以后回顾吧。 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
【漫话机器学习系列】175.动量（Momentum）
最新发布
IT古董
04-01 1552
在机器学习和深度学习的优化过程中，梯度下降（Gradient Descent）是一种常见的方法。它的目标是找到损失函数的最优值（通常是最小值），从而优化模型的参数。然而，标准的梯度下降方法在遇到损失函数表面复杂、多局部极小值、鞍点等问题时，可能会导致训练速度缓慢，甚至陷入局部极小值。为了解决这些问题，动量（Momentum）优化被提出。
深度模型中的优化(四)、动量(momentum)和Nesterov动量
weixin_36670529的博客
09-21 3304
一、动量 虽然随机梯度下降仍然是非常受欢迎的优化方法，但其学习过程有时会很慢。动量方法旨在加速学习，特别是处理高曲率、小但一致的梯度，或是带噪声的梯度。动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均，并且继续沿该方向移动。从形式上看，动量算法引入了变量v充当速度角色------它代表参数在参数空间移动的方向和速率。速度被设为负梯度的指数衰减平均。名称动量来自物理类比，根据牛顿运动定律，负梯度是移动参...
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（自适应学习率调整算法Adadelta）
weixin_42051846的博客
03-20 1961
本文主要介绍了反向传播算法中的自适应学习率调整算法（Adadelta），同时以神经网络数据预测为例对它的实现过程进行了说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
AdaDelta算法
XiangJiaoJun_的博客
11-11 2万+
记录一下自己的学习过程~也能让自己的印象更深吧 AdaDelta算法主要是为了解决AdaGrad算法中存在的缺陷，下面先介绍一下AdaGrad算法优点和以及存在的问题： AdaGrad的迭代公式如下所示： Δxt=η∑i=1tgi2∗gt\Delta{x_{t}}=\frac{\eta}{\sqrt{\sum_{i=1}^{t}{g_i^2}}}*g_tΔxt​=∑i=1t​gi2​​η​∗gt​...
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