sgd优化器和Adam优化器之间的区别

最新推荐文章于 2025-05-19 09:02:18 发布
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分类专栏： ML
Adam优化器结合了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量特性，旨在提高深度学习模型训练过程中的收敛速度和性能。本文深入探讨Adam算法的工作原理及其在实际应用中的优势。

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反向传播算法对比分析：SGD、Momentum、Adam优化器效果比较
AI天才研究院
05-20 773
深度学习模型训练的本质是通过反向传播算法求解损失函数的极小值，而优化器决定了参数更新的策略。算法原理与数学推导代码实现与超参数影响收敛速度与稳定性对比实际应用中的调优策略本文遵循"原理分析→数学建模→实战验证→应用指导"的逻辑，通过理论结合实验的方式，系统对比三种优化器的核心差异。反向传播（Backpropagation）：基于链式法则的梯度计算算法，用于高效求解多层神经网络的参数梯度梯度下降（Gradient Descent）：通过迭代计算梯度方向更新参数，使损失函数最小化的优化方法。
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 2382
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。
SGD优化器和Adam区别
胭脂草的ABC博客
03-25 3330
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学习器和Adam学习器之间的区别与关系
m0_75015083的博客
11-06 1698
（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。
优化算法实战：SGD 与 Adam，该选哪个更适合你？
最新发布
zyh252609的博客
05-19 1431
在训练深度学习模型时，我们的目标是让模型预测更准确。为了达到这个目的，我们需要“调整”模型里的参数，使得预测误差（损失）尽可能小。这个“调整参数”的过程，本质上就是一个优化问题，而优化算法就是解决这个问题的“搬砖工具”。SGD（随机梯度下降）这两种方式看起来只是几行代码的切换，但对训练速度、收敛稳定性、甚至模型表现都会有非常大的影响。不要一上来就“Adam 全场”，也别盲信“SGD 是信仰”。优化算法的选择，和你任务类型、数据集大小、实验预算都息息相关。Adam 是调试利器，SGD 是生产武器。
SGD和Adam优化算法区别
qq_45654059的博客
10-20 5762
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 ...
#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：
Adam和SGD优化算法比较
dc爱傲雪和技术
04-02 7936
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。
如何优化非凸的目标函数，对比SGD、Adam和LBFGS三种优化器.ipynb
05-13
如何优化非凸的目标函数，对比SGD、Adam和LBFGS三种优化器.ipynb，包括具体代码，可视化显示，可用以机器学习优化器选择相关知识的学习。
【AI-18】Adam和SGD优化算法比较
qq_45611002的博客
09-13 1120
Adam（Adaptive Moment Estimation）和 SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）是两种常见的优化算法，它们在不同方面有各自的特点。
SGD和Adam优化器在卷积神经网络上的结果对比实验 文档+代码整理
01-28
# SGD和Adam优化器在卷积神经网络上的结果对比实验 文档+代码整理 1. 使用ResNet18进行实验，研究了batch size、学习率和权重初始化对图像分类任务的影响； 2. 针对LeNet、AlexNet、ResNet18三种卷积神经网络，比较...
优化器SGD、Adam和AdamW的区别和联系
weixin_44902604的博客
02-18 9002
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。
训练速度与Adam一样快且与SGD一样好的优化器。-Python开发
05-25
AdaBound一种优化器，其训练速度与Adam一样快，并且与SGD一样好，用于针对CV，NLP等领域中的各种流行任务开发最新的深度学习模型。 。 （2019）。 Ada AdaBound一种优化器，其训练速度与Adam一样快，并且与SGD一样好，用于针对CV，NLP等领域中的各种流行任务开发最新的深度学习模型。 al。 （2019）。 具有学习率动态范围的自适应梯度方法。 在过程中。 的ICLR 2019版本。快速链接网站演示安装AdaBound需要Python 3.6.0或更高版本。 我们目前提供PyTorch版本，并且TensorFlow的AdaBound即将推出。 通过安装
机器学习 SGD Momentum RMSprop Adam 优化器对比(pytorch)
Johnny Liao的博客
05-27 593
下面直接给出代码, 中间带有我个人的注释: # -*- coding: utf-8 -*- # 4种优化器的对比 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt ##优化器的对比 LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 x
深度学习优化器详解：SGD、Adam与AdamW
直达开源前线，冲冲冲！
04-20 1354
SGD是最基础的优化算法，每次迭代仅使用或计算梯度并更新参数。其中η是学习率，∇θ J是损失函数对参数的梯度。
SGD和Adam
bl128ve900的博客
07-10 9347
按吴恩达老师所说的，梯度下降（Gradient Descent）就好比一个人想从高山上奔跑到山谷最低点，用最快的方式（steepest）奔向最低的位置（minimum）。 SGD基本公式 动量(Momentum) 参考链接：https://distill.pub/2017/momentum/ 基本的mini-batch SGD优化算法在深度学习取得很多不错的成...
AdamOptimizer和随机梯度下降法SGD的区别
湾区人工智能
06-25 9225
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.AdamOptimize...
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘
热门推荐
jiachen0212的博客
04-25 2万+
本文转载自「机器学习炼丹记」，搜索「julius-ai」即可关注。 原文链接：小象（一）一个框架看懂优化算法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...
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 1010
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优化器和adam区别
03-08
### 比较 SGD 优化器与 Adam 优化器 ...# 使用SGD优化器的例子 optimizer_sgd = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 使用Adam优化器的例子 optimizer_adam = optim.Adam(model.parameters()) ```
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