Adam一种随机优化算法

最新推荐文章于 2025-09-09 23:23:08 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。

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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pytorch学习笔记（三十七）：Adam
逐梦er的博客
08-10 6473
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&
梯度下降算法_Adam-一种随机优化算法
weixin_40003512的博客
10-20 5866
【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 2302
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...
Adam优化算法：深度学习的自适应动量估计方法
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
09-09 1494
的特点，内存需求相对较小。，它不仅考虑你当前的步伐（梯度），还会参考你之前的步伐趋势（动量），同时根据山势的陡峭程度（梯度大小）自适应调整步幅。：由于m和v初始化为0，在训练初期会偏向于0，尤其是当β₁和β₂接近1时（这是典型设置）。其中，α是学习率，β₁和β₂是一阶和二阶矩的指数衰减率（通常分别设为0.9和0.999），ε是一个极小值（通常设为10⁻⁸）以防止除以零。在实际应用中，通常不需要自己实现Adam，主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）都提供了高度优化的Adam实现。
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 1万+
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
Adam算法
qq_51011530的博客
10-16 1511
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 Matlab_Matlab实现Adam随机梯度下降优化算法_Adam随机梯度下降优化算法的Matlab实现_M
09-03
Adam算法，即Adaptive Moment Estimation，是一种流行的随机梯度下降优化算法，它结合了RMSProp和Momentum两种方法的优点，能够自适应地调整学习率，适用于各种非凸优化问题。 Adam算法的核心在于它维护了梯度的两...
Adam随机梯度下降优化算法的Matlab实现_Matlab implementation of the Adam st
09-12
Adam算法是随机梯度下降（SGD）算法的一种扩展形式，它结合了动量法（Momentum）和RMSprop的优点，能够自适应学习率的变化，使得算法能够快速收敛。 Adam优化算法的核心在于两个主要概念：一阶矩估计（即动量）和...
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...
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 1693
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 1183
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
最新发布
09-25
Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器是一种常用于训练深度学习模型的优化算法，能够自适应调整学习率，适应不同参数的更新速度，在许多深度学习任务中表现出色，尤其在处理稀疏梯度和大规模数据时 [^3]。 以下是在 PyTorch 代码中使用 Adam 优化器的示例： ```python import torch import torch.optim as optim # 定义模型 class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.fc = torch.nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) # 创建模型和数据 model = Model() x = torch.randn(10) y = torch.randn(1) # 定义损失函数和优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999)) # 训练模型 for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() output = model(x) loss = (output - y).square().mean() loss.backward() optimizer.step() if (epoch + 1) % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}") ``` 在上述代码中，首先定义了一个简单的线性模型，然后创建了模型实例和随机数据。接着，使用 `optim.Adam` 来创建 Adam 优化器，指定了模型的参数、学习率和 `betas` 参数。在训练循环中，先将优化器的梯度清零，进行前向传播计算输出，计算损失，然后进行反向传播计算梯度，最后使用 `optimizer.step()` 来更新模型的参数 [^1]。 在使用 Adam 优化器时，需要谨慎选择全局学习率，以确保模型能够稳定且有效地进行训练。通常会通过实验来调整全局学习率，以找到最适合当前任务和学习数据的值 [^2]。
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