Adam一种随机优化算法

最新推荐文章于 2025-05-02 11:43:33 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-02 11:43:33 发布 · 2.5k 阅读 · 32 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #人工智能

Adam是一种在深度学习中广泛使用的优化算法，它结合了动量（Momentum）和RMSProp的优点。该算法通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整学习率，从而在训练过程中提供更好的收敛性和稳定性。本文深入探讨了Adam的原理、流程及其在随机优化中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.什么是adam

adam的全称是adaptive moment estimation （适应性矩估计），是一种随机优化算法，高级的梯度下降优化算法，首次提出于Diederik P . Kingma和Jimmy Lei Ba的“ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION”论文中。

2.梯度下降算法框架

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

3.Adam流程

在这里插入图片描述

Adam算法
qq_51011530的博客
10-16 1398
Adam 是一种基于动量和自适应学习率的优化算法，通过一阶和二阶矩的估计，它能动态调整每个参数的学习率，使得模型在复杂、高维度问题上能够更高效地收敛。尽管有一些缺点，例如对参数较为敏感或在某些任务上可能出现过拟合，但 Adam 仍然是目前应用最广泛的优化算法之一，尤其适用于神经网络的训练。
梯度下降算法_Adam-一种随机优化算法
weixin_40003512的博客
10-20 5756
【前言】: 优化问题一直是机器学习乃至深度学习中的一个非常重要的领域。尤其是深度学习，即使在数据集和模型架构完全相同的情况下，采用不同的优化算法，也很可能导致截然不同的训练效果。adam是openai提出的一种随机优化方法，目前引用量已经达到4w+，在深度学习算法优化中得到广泛的使用，是一种高效的优化算法。该算法是在梯度下降算法(SGD)的理念上，结合Adagrad和RMSProp算法提出的，计算...
Adam 算法
weixin_30783913的博客
01-03 2161
简介Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降（SGD）过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文（Adam: A Method for Stochastic Optimization）中提出的。「Adam」，其并不是首字母缩写，也不是人名...
【深度学习】Adam-深度学习优化王者：Adam 算法及其进阶之道
weixin_73784131的博客
05-02 1182
从 SGD 的基础迭代到 Adam 的融合创新，深度学习优化算法的演进史，本质上是对效率与精度的持续追求。Adam 算法以其双动量机制和偏差纠正策略，在平衡收敛速度与稳定性上达到新高度，但也需结合具体场景灵活调整。理解其原理与局限，掌握算法选择和调优策略，不仅是面试中的关键考点，更是构建高性能深度学习模型的必备技能。在未来的技术探索中，基于 Adam 的改进算法仍将不断涌现，推动优化技术迈向新的台阶。
adam算法
zk_ken的博客
09-05 1万+
Momentum是为了对冲mini-batch带来的抖动。 RMSprop是为了对hyper-parameter进行归一，均方根反向传播(RMSProp)。 这两个加起来就是Adam 看原始的RMSProp算法:  再看算法：其实就是Momentum+RMSProp的结合，然后再修正其偏差。   ...
Adam优化算法介绍
every place is the center of the universe
05-07 9700
Adam是一种优化算法，全称时adaptive moment estimation（适应性矩估计） SGD 和Adam SGD( stochastic gradient descent随机梯度下降）与Adam(adaptive 随机梯度下降方法在权重更新时一直学习率是相同的，对于每个网络权重（参数），学习率不变。Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。 Adam原理 Adam结合了Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad,适应性梯
Matlab_Matlab实现的Adam随机梯度下降优化算法.zip
01-05
Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种用于一阶优化算法，由Diederik Kingma和Jimmy Ba在2014年提出。它结合了动量（Momentum）和RMSProp算法的思想，通过对梯度的一阶矩估计（即均值）和二阶矩估计（即未中心化...
fmin_adam：亚当随机梯度下降优化算法的Matlab实现
02-04
亚当（Adam）随机梯度下降优化算法是机器学习领域常用的一种高效优化方法，它结合了动量法和RMSProp的优势，适用于处理大规模数据集和高维参数空间的问题。在Matlab环境中实现Adam算法，可以提高模型训练的效率和...
Matlab代码，里面包括五种常见神经网络优化算法的对比 包括SGD、SGDM、Adagrad、AdaDelta、Adam
03-02
Adagrad（Adaptive Gradient Algorithm，自适应梯度算法）是一种自适应学习率的优化算法。它根据每个参数在训练过程中的历史梯度进行调整，具有适应性学习率的特点。Adagrad 可以有效处理稀疏梯度问题，但可能会在...
【AI-18】Adam和SGD优化算法比较
qq_45611002的博客
09-13 1089
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。
Adam优化算法(Adam optimization algorithm)
热门推荐
dianyanxia的博客
08-07 1万+
Adam优化算法(Adam optimization algorithm) Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起。 初始化 2.在第t次迭代中，用mini-batch梯度下降法计算出dw和db 3.计算Momentum指数加权平均数 4.用RMSprop进行更新 5.计算Momentum和RMSprop的修正偏差 6更新权重 其中Adam参数配置有:α 学习率/ β1 一阶矩估计的指数衰减率如0.9 β2 二阶矩估计的指数衰减率如0.999 该超.
机器学习算法模型系列——Adam算法
qq837993702的博客
11-20 1568
Adam是一种自适应学习率的优化算法，结合了动量和自适应学习率的特性。主要思想是根据参数的梯度来动态调整每个参数的学习率。：Adam算法引入了动量项，以平滑梯度更新的方向。这有助于加速收敛并减少震荡。：Adam算法计算每个参数的自适应学习率，允许不同参数具有不同的学习速度。：Adam算法在初期迭代中可能受到偏差的影响，因此它使用偏差修正来纠正这个问题。
Adam优化算法
panbaoran913的博客
08-20 1134
参考连接：https://www.bilibili.com/video/BV1bD4y197EE?from=search&seid=2812665294799649680 一、常用的优化方法 Momentum方法：通过添加栋梁，提高收敛速度。 Nestrov方法：在进行当前更新前，先进行预演一次，从而找到一个更加适合当前情况的梯度方向和幅度。 Adagrad方法：让不同的参数拥有不同的学习率，并且通过引入梯度的平方和作为衰减想，而在训练过程中自动降低的学习率。 AdaDelta方法：对Adagra
Adam优化算法和SGD优化算法
最新发布
05-25
### Adam优化算法与SGD优化算法的区别 #### 1. 更新机制 SGD是一种基于随机梯度下降的优化方法，其核心思想是对每次迭代只使用单个样本或一小部分样本来计算梯度并更新权重。这种方法的优点在于能够快速跳出局部最优解，但由于步长固定或者简单变化，在后期可能会导致震荡较大[^3]。 相比之下，Adam（Adaptive Moment Estimation）不仅考虑了一阶矩估计（即平均值），还加入了二阶矩估计（未中心化的方差）。这种设计使得Adam能够在训练过程中动态调整每个参数的学习率，从而实现更高效的收敛过程[^1]。 #### 2. 收敛速度 由于Adam结合了自适应学习率以及动量项的优势，通常情况下它的收敛速度要快于传统的SGD方法。尤其是在处理高维稀疏数据集时，这一特点表现得尤为明显[^2]。 #### 3. 对超参敏感程度 虽然两者都需要设置初始学习率等超参数，但从实际应用来看，Adam对于这些参数的选择相对不那么严格；而标准形式下的SGD则可能因为不当设定而导致性能大幅波动甚至无法正常工作[^3]。 #### 4. 计算开销 值得注意的是，尽管Adam提供了更好的默认行为和更快的结果获取途径，但它每一步都要维护额外的状态变量(如m_t,v_t)，这增加了内存消耗同时也稍微提高了时间成本相比简单的SGD版本[^1]。 ### 使用场景分析 当面对大规模的数据集或者是复杂的神经网络结构时，考虑到效率因素往往优先选用Adam作为首选方案因为它能有效减少达到相同精度所需的epoch数同时保持较高的稳定性[^2]。然而如果目标是最小化理论上的泛化误差而不是单纯追求最快的验证集准确率提升，则有时发现适当调优后的纯SGD可以获得稍好一点的表现特别是在某些特定领域比如计算机视觉分类任务中[^3]。 另外需要注意的一点是在资源受限环境下运行小型模型时也可能倾向于采用更加轻量化无状态保存需求的传统方式即SGD来进行权衡取舍[^1]。 ```python import torch from torch import nn, optim model = nn.Linear(10, 1) # 定义SGD优化器 optimizer_sgd = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) # 定义Adam优化器 optimizer_adam = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小镇躺不平家

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值