Adam一种随机优化算法

最新推荐文章于 2025-11-02 15:04:30 发布
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#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。
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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

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文章目录Adam算法1. 算法2. 从零开始实现3. 简洁实现小结 Adam算法 Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均 [1]。下面我们来介绍这个算法。 所以Adam算法可以看做是RMSProp算法与动量法的结合。 1. 算法 Adam算法使用了动量变量vt\boldsymbol{v}_tvt​和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量st\boldsymbol{s}_tst​，并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给定超参数0≤β1&
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【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...
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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...
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本文全面解析Adam优化算法，其结合动量法（Momentum）和RMSProp的优点，通过自适应调整学习率和偏差修正机制，成为深度学习主流优化器。文章详细拆解了Adam的数学原理（包括一阶/二阶矩估计、偏差修正公式）、代码实现，并分析了偏差修正的必要性（解决初期估计偏低问题）。Adam具有自适应学习率、减少震荡、适合稀疏数据等优势，但也存在内存占用较大等局限。文末给出PyTorch实践建议（推荐lr=0.001，betas=(0.9,0.999)），并通过对比表格说明Adam相比SGD、Momentum等方
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