RMSprop优化算法

原创 已于 2022-03-12 11:02:37 修改 · 1.2k 阅读 · 6 ·
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#深度学习 #人工智能

于 2022-03-12 11:02:17 首次发布
本文介绍了RMSprop算法在梯度下降中的应用，通过调整权重更新规则，实现纵轴方向上的震荡减缓，横轴方向上的移动速度加快。RMSprop通过考虑不同维度梯度的平方历史均值，使得在训练过程中，对于变化较小的参数（如w）使用较小的学习率，而对于变化较大的参数（如b）使用较大的学习率，从而达到优化效果。

1.前提

在这里插入图片描述如图所示，梯度下降算法中，我们假设横轴代表W的方向，纵轴代表b的方向，我们想要减缓消除纵轴上的摆动，加快或保持横轴上的移动。此时我们可以采用RMSprop。

2.RMSprop

我们先看公式：
在这里插入图片描述
dw表示在横轴方向上的变化，横轴上变化量较小，所以dw的二次方数值较小，则Sdw的数值较小；db表示纵轴方向上的变化，纵轴上变化量较大，所以db的二次方数值较大，则Sdb的数值较大。
w被一个较小的数消除，w变大，b被一个较大的数相除，b变小如图所示，绿色代表RMSprop。

在这里插入图片描述
这样就实现了减缓纵轴的震荡，加快横轴的速度。

RMSProp优化算法原理与代码实战案例讲解
AI架构师小马
06-16 691
RMSProp优化算法原理与代码实战案例讲解 1.背景介绍 在机器学习和深度学习领域，优化算法是训练模型的关键环节。优化算法的选择直接影响模型的收敛速度和最终性能。传统的梯度下降法虽然简单易懂，但在实际应用中存在一些问题，如学习率难以调节、容易陷入局部最优等。为了解决这些问题，研
RMSprop算法
tiger00O的博客
01-05 366
1.AdaGrad算法的改进。鉴于神经网络都是非凸条件下的，RMSProp在非凸条件下结果更好，改变梯度累积为指数衰减的移动平均以丢弃遥远的过去历史。RMSProp算法不是像AdaGrad算法那样暴力直接的累加平方梯度，而是加了一个衰减系数来控制历史信息的获取多少。可以看出RMSProp优化算法和AdaGrad算法唯一的不同，就在于累积平方梯度的求法不同。2.经验上，RMSProp被证明有效且实用的深度学习网络优化算法。
神经网络的优化器（八）RMSprop
最新发布
白话机器学习
10-19 657
RMSprop是一种自适应学习率的优化算法，由Hinton于2012年提出。它通过指数加权平均计算梯度平方的移动平均值来调整每个参数的学习率，解决了AdaGrad学习率单调递减的问题。RMSprop具有自适应学习率调整、适合处理非平稳目标等优点，但需要调整衰减速率等超参数。与AdaGrad相比，RMSprop引入遗忘因子，避免学习率过快减小，更适合深度学习应用。实际使用中建议从小学习率开始尝试，逐步调参以获得最佳效果。
RMSProp：基于自适应学习率的优化算法
m0_70911440的博客
12-03 4395
RMSProp是一种基于自适应学习率的优化算法，它通过适应性地更新学习率，有效地解决了普通随机梯度下降（SGD）算法中学习率过大或过小的问题。作为一种基于自适应学习率的优化算法，RMSProp通过考虑参数梯度的历史信息，提供了自适应的学习率，解决了普通SGD算法中学习率过大或过小的问题。它通过计算梯度平方的移动平均值来调整学习率，从而为每个参数提供不同的学习率，并在训练过程中自适应地调整。：通过调整衰减率，可以影响历史梯度平方指数加权平均的忘记程度，从而对学习率进行适当的调整。
RMSProp算法1
08-08
算法介绍不同于AdaGrad算法中状态变量是截至时间步t所有小批量随机梯度按原始平方和，RMSProp苏纳法将这些梯度按元素平方做指数加权移动平均，即：给定超参
RMSProp 优化算法
m0_73426548的博客
03-05 1398
RMSProp 是 AdaGrad 的改进版，通过指数衰减机制平衡了新旧梯度的影响，有效解决了学习率过早衰减问题。它在深度学习和非平稳优化任务中广泛应用，尤其适合需要长期依赖的序列模型（如 RNN）。实际使用中，建议结合框架默认设置（如 PyTorch 的 RMSprop）和实验验证，选择合适的超参数组合。
RMSProp优化算法
weixin_37958272的博客
07-05 733
RMSProp优化算法 参考：【优化算法】一文搞懂RMSProp优化算法 而本文要介绍的RMSProp优化算法是AdaGrad算法的一种改进。 首先给出AdaGrad算法： 再抛出原始的RMSProp算法: 可以看出RMSProp优化算法和AdaGrad算法唯一的不同，就在于累积平方梯度的求法不同。RMSProp算法不是像AdaGrad算法那样暴力直接的累加平方梯度，而是加了一个衰减系数来控制历史信息的获取多少。见下： 1.AdaGrad算法的改进。鉴于神经网络都是非凸条件下的，RMSProp在非凸条件
了解Adam和RMSprop优化算法
TheJustice_的博客
07-09 1689
RMSprop和Adam都是深度学习中常用的优化算法，各自有其优势。RMSprop通过调整每个参数的学习率来处理非平稳目标，而Adam则结合了动量和均方根的思想，使得它在处理稀疏梯度和非平稳目标时表现优异。理解并灵活运用这些优化算法，将有助于提高模型训练的效率和效果。
C++实现Adam与RMSProp优化算法
keny-大成的博客
07-24 954
本文介绍了C++实现Adam和RMSProp优化算法的方法，包括基础实现、Eigen库矩阵优化及PyTorch C++ API示例。同时展示了TensorFlow C++ API的关键操作如模型加载、会话执行和ONNXRuntime的推理处理。此外还涵盖了C++标准库算法（排序、搜索、集合操作）和数值计算方法。这些代码片段和资源为C++深度学习开发提供了实用参考，需要配合相应库文件和环境配置使用。
深度学习优化算法：RMSProp算法
我亦是行人
01-02 9953
RMSProp算法 在AdaGrad算法中，因为调整学习率时分母上的变量st\boldsymbol{s}_tst​一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低（或不变）。因此，当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时，AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小，可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题，RMSProp算法对AdaGrad算法做了一点小小的修改。 算法内容 之前说过指数加权移动平均。不同于AdaGrad算法里状态变量st\boldsymb
优化算法 - RMSProp算法
yingzi的技术博客
09-16 1703
来观察RMSProp算法的轨迹。回想在11.7节中，当我们使用学习率为0.4的Adagrad算法时，变量在算法的后期阶段移动非常缓慢，因为学习率衰减太快。我们将初始学习率设置为0.01，加权γ设置为0.9.也就是说，s累加了过去的。
RMSProp优化算法（理论、公式、代码）
m0_48923489的博客
03-20 1万+
RMSProp（Root Mean Square Propagation）是一种自适应学习率的优化算法，主要用于深度学习中的参数更新。旨在解决 Adagrad 算法在深度学习训练过程中学习率逐渐减小直至无法进一步学习的问题。
RMSProp优化算法--学习笔记
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RMSProp优化算法--学习笔记
深度学习中的优化算法之RMSProp
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网络资源是无限的
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之前在https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/124766283 中介绍过深度学习中的优化算法AdaGrad，这里介绍下深度学习的另一种优化算法RMSProp。 RMSProp全称为Root Mean Square Propagation，是一种未发表的自适应学习率方法，由Geoff Hinton提出，是梯度下降优化算法的扩展。如下图所示，截图来自：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf...
神经网络优化器：RMSProp——优化神经网络训练的梯度下降算法的变体
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12-25 2644
它使用梯度的衰减移动平均值来忘记较早的梯度，同时在计算中优先考虑较新的梯度。RProp，即弹性传播，是为了解决梯度大小不同的问题而引入的。RMSProp 是梯度下降的一种改进形式，它使用衰减的移动平均线，而不仅仅是当前值。因此，理想情况下，我们需要一种带有移动平均滤波器的技术来克服 RProp 的问题，同时仍然保持 RProp 的鲁棒性和高效性。值是在学习率项中除以的，因此如果 Vdw 较低，则学习率增加，反之亦然。然后，我们计算梯度并创建另一个 for 循环来计算每个变量的梯度平均值的平方。
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m0_37347812的博客
06-18 699
参考：一文搞懂RMSProp优化算法
深度学习之momentum，RMSprop，Adam优化算法
物理小乾乾
11-25 4197
momentum算法： 除了batch/mini-batch/stochastic gradient descent 梯度下降法，还有一种算法叫做momentum梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的地图下降法，简而言之，基本的思想就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新权重 ，以下是batch/mini-batch gradient descent以及momentum梯度下
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