深度学习的几种优化方法

本文详细介绍了深度学习中常用的优化算法,包括SGD、SGD with momentum、Adagrad、RMSProp以及Adam。通过动量和自适应学习率的概念,解释了这些算法如何帮助模型更快地收敛到最小损失值。特别是,Adam结合了RMSProp和动量的优点,以适应稀疏梯度和防止震荡。

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开门见山,本篇博客涉及到的优化方法包括有:SGD,SGD with momentum,Adagrad,RMSProp,Adam这五种。

文中出现的一些符号的含义:

\theta_t:模型在t时刻的参数

\nabla\L(\theta_t) or g_t:在\theta_t处的梯度,用于计算\theta_{t+1}

m_{t+1}:从第0步累积到第t步的动量,用于计算\theta_{t+1}

先介绍最基础的两种优化方法:SGD和SGD with momentum

一、SGD

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