Adam一种随机优化算法

最新推荐文章于 2025-03-12 20:29:03 发布
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分类专栏： 算法、网址、信息 文章标签： 深度学习 人工智能
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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。

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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

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3.Adam流程

在这里插入图片描述

optim.Adam优化算法
ZJQ的博客
12-09 436
自适应学习率调整：Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计（即梯度的平均值）和二阶矩估计（即梯度的平方的平均值），来对不同参数的学习率进行自适应调整。这种机制使得模型在训练过程中能够针对每个参数的特性，动态地调整其学习率，从而加速模型的收敛。 数值稳定性：Adam算法在更新参数时，通过维护一个动态的学习率，并且引入了一个小的常数eps来防止除零错误，从而保证了数值计算的稳定性。 适用于大规模数据集：由于Adam算法具有自适应学习率调整和数值稳定性等优点，因此特别适合处理大规模数据集和参数的深度学习模型。
Adam算法
qq_51011530的博客
10-16 1343
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。
Adam 算法
weixin_30783913的博客
01-03 2116
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...
【深度学习基础】第十九课：Adam优化算法
最新发布
qq_34222839的博客
03-12 1076
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。
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 9313
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
梯度下降算法_Adam-一种随机优化算法
weixin_40003512的博客
10-20 5701
【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...
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
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Adam优化算法(Adam optimization algorithm)
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dianyanxia的博客
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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 1357
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 1106
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
03-08
### 关于Adam优化算法 #### Adam优化算法简介 Adam是一种用于随机优化的方法，在机器学习特别是深度学习领域广泛应用。该方法结合了AdaGrad能够有效处理稀疏梯度的优点以及RMSProp应对在线问题的能力[^1]。 #### 工作原理 Adam通过计算梯度的一阶矩估计（均值）和二阶矩估计（未中心化的方差），来动态调整每个参数的学习率。具体来说，对于时间步$t$处的参数更新规则如下： - 计算一阶矩估计$m_t$ - 计算二阶矩估计$v_t$ 其中，$\beta_1,\ \beta_2\in[0,1)$分别是控制指数衰减率的超参数，默认设置通常为$(\beta_1=0.9,\ \beta_2=0.999)$；而$\epsilon>0$是为了防止除零错误的小常数项，一般取值为$1e^{-8}$。最终参数更新表达式可以写作: ```python m_t = beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g_t v_t = beta2 * v_{t-1} + (1 - beta2) * (g_t ** 2) # 偏置校正 m_hat = m_t / (1 - beta1**t) v_hat = v_t / (1 - beta2**t) theta_t = theta_{t-1} - alpha * m_hat / (sqrt(v_hat) + epsilon) ``` 这里`alpha`代表基础学习速率，`g_t`表示当前时刻的目标函数相对于模型参数的梯度向量。 #### 应用场景 由于其良好的收敛性能和较低内存消耗特性，使得Adam非常适合应用于大规模数据集上的神经网络训练过程之中。此外，它也适用于非稳态目标环境下的最优化求解任务。 #### 解读与理解 建立可解释的基础线性或逻辑回归作为对比基准有助于加深对更复杂模型的理解并指导特征工程方向的选择。因此，在实际应用中先尝试简单的基线模型再逐步过渡到像Adam这样的高级技术不失为一种明智的做法[^3]。
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