深度学习入门笔记手稿（十一）Momentum，RMS，Adam梯度下降法

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#momentum #adam #rms

本文深入探讨了深度学习中的优化算法，包括Momentum梯度下降法、RMSprop及Adam算法。介绍了Momentum如何通过计算梯度的指数加权平均数来提升训练速度，RMSprop如何解决梯度消失问题，以及Adam如何结合两者优势进行高效优化。
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深度学习入门笔记手稿（十一）Momentum，RMS，Adam梯度下降法

Momentum梯度下降法

运行速度快于标准梯度下降算法
基本思路： 计算梯度的指数加权平均数，利用该梯度更新你的权重
在这里插入图片描述
红线为batch梯度下降法的梯度下降情况，同momentum梯度下降法可以让梯度在纵向上更平缓，更直接，因为加权平均指数更平缓如铅笔图
在这里插入图片描述
上面再两个超参数学习率和加权指数平均的超参数B，后者最常用的值为0.9
B控制指数加权平均数，关于偏差修正 Vdw/1-Bt 一般不这么做。因为10次迭代过后，就过了初始阶段。
实际中使用梯度下降或momentum时，不糊受到偏差修正的困扰。

RMSprop

全称为 root mean square prop算法

在这里插入图片描述

Adam

事实证明RMSprop以及Adam优化算法适用于不同的深度学习结构
Adam基本是将Momentum和RMSprop结合在一起
在使用Adam时要偏差修正在这里插入图片描述

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