优化算法5:--Adadelta算法

最新推荐文章于 2025-03-05 17:44:01 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenjiale5/article/details/98105937
本文深入探讨Adadelta与RMSProp两种优化算法，它们都是Adagrad算法的改进版，旨在解决学习率递减问题。Adadelta引入了无需设置学习率的特性，而RMSProp则采用移动加权平均方法。文中详细解释了两种算法的分母计算方式及参数更新过程。

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Adadelta算法是Adagrad算法的延伸，与RMSProp算法一样，是为了解决Adagrad中学习率不断减小的问题，RMSProp是通过移动加权平均的方式，Adadelta也一样，并且Adadelta不需要学习率这个参数
RMSProp算法
Adadelta的分母和RMSProp的分母一致
需要更新参数的变化量为
在这里插入图片描述
分子表示的是每次更新梯度变化量的累加量
在这里插入图片描述
最后的参数更新如下
在这里插入图片描述

实现
optimizer = torch.optim.Adadelta(net.parameters(), rho=0.9)

参数列表
在这里插入图片描述
rho指的是上面的ρ

AdaDelta算法
XiangJiaoJun_的博客
11-11 2万+
记录一下自己的学习过程~也能让自己的印象更深吧 AdaDelta算法主要是为了解决AdaGrad算法中存在的缺陷，下面先介绍一下AdaGrad算法优点和以及存在的问题： AdaGrad的迭代公式如下所示： Δxt=η∑i=1tgi2∗gt\Delta{x_{t}}=\frac{\eta}{\sqrt{\sum_{i=1}^{t}{g_i^2}}}*g_tΔxt​=∑i=1t​gi2​​η​∗gt​...
优化算法optimization：RMSProp
八门金锁的技术博客
12-15 811
RMSProp算法 提出动机 在AdaGrad的每次迭代中，因为调整学习率时分母上的变量sts_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，如果AdaGrad算法没有在前期找到较优解，在迭代后期由于学习率过小更难趋近最优解。 RMSProp算法通过融合指数加权移动平均对这一点进行了改良。简单来说，RMSProp融合了动量法和AdaGrad的优点。 算法 对每次迭代做如下改动 st=γst−1+(1−γ)gt∘gtxt=xt−1−ηs
深度学习优化算法-AdaDelta算法
我亦是行人
01-02 5176
AdaDelta算法 除了RMSProp算法以外，另一个常用优化算法AdaDelta算法也针对AdaGrad算法在迭代后期可能较难找到有用解的问题做了改进 [1]。 不一样的是，AdaDelta算法没有学习率这个超参数。 它通过使用有关自变量更新量平方的指数加权移动平均的项来替代RMSProp算法中的学习率。 AdaDelta算法也像RMSProp算法一样，使用了小批量随机梯度gt\boldsymbol{g}_tgt​按元素平方的指数加权移动平均变量st\boldsymbol{s}_tst​。 在时间步0
【最全干货】从SGD到NadaMax，十种机器学习优化算法原理及实现
深度学习技术前沿
11-28 695
点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货作者丨永远在你身后@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p...
Adadelta算法
m0_73426548的博客
03-05 396
​ 是一种自适应学习率优化算法，由 ​​ 于 2012 年提出，旨在解决 ​​ 的问题。它通过动态调整学习率，同时消除对初始学习率的依赖，在非平稳目标函数（如 RNN）和深度学习任务中表现优异。lr=0.01。
收藏 _ 深度学习优化算法：从SGD到AdamW原理和代码解读1
08-04
本文将探讨一系列从简单到复杂的优化算法，包括SGD（随机梯度下降）、SGD with Momentum（动量SGD）、Nesterov Accelerated Gradient（NAG）以及基于二阶矩估计的算法如AdaGrad、AdaDelta、Adam和AdamW。 **1. SGD...
MEA-AdaDelta-BP算法
最新发布
03-12
该算法融合了MEA（Memetic Algorithm）、AdaDelta两种不同的优化策略来提升BP神经网络的学习效率和性能。 #### Memetic Algorithm (MEA) MEA属于混合进化算法的一种，它不仅包含了遗传算法中的种群演化操作，还...
从SGD到NadaMax，十种优化算法原理及实现 - 知乎1
08-03
本文将探讨十种常见的优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量优化（Momentum）、Nesterov动量优化（Nesterov Momentum）、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam以及NadaMax。这些算法的核心区别在于...
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
SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）是神经网络中最基本的优化算法之一。它通过随机选择一小部分样本进行训练，并基于这些样本的梯度来更新模型参数。SGD 算法简单、易于实现，但可能会因为训练时梯度...
深度学习--优化器
weixin_42764932的博客
12-17 603
深度学习-优化器基本框架非自适应学习率SGDMomentumNesterov自适应学习率AdagradAdadeltaAdamAdamaxNadam小结 这里是引用https://blog.youkuaiyun.com/u012759136/article/details/52302426/?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=sgd%2520adam&utm_medium=distribute.pc_search_res
优化算法 - Adadelta
yingzi的技术博客
09-16 731
Adadelta是AdaGrad的另一种变体，主要区别在于前者减少了学习率适应坐标的数量。此外，广义上Adadelta被称为没有学习率，因为它使用变化量作为未来变化的校准。Adadelta需要为每个变量维护两个状态变量，即。
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（自适应学习率调整算法Adadelta）
weixin_42051846的博客
03-20 1893
本文主要介绍了反向传播算法中的自适应学习率调整算法（Adadelta），同时以神经网络数据预测为例对它的实现过程进行了说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
adadelta算法_Momentum、Adagrad、RMSprop、Adadelta、Adam优化算法
weixin_32331453的博客
12-23 674
点击蓝字关注我哦先放一张公式汇总图No.1Momentum算法Momentum算法借用了物理中的动量概念，使得参数更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向，同时利用当前batch的梯度微调最终的更新方向。如果把原始的 SGD 想象成一个纸团在重力作用向下滚动，由于纸团质量小受到山壁弹力的干扰大，导致来回震荡；或者在鞍点处因为质量小速度很快减为 0，导致无法离开这块平地。Momentum方...
【代码】优化算法BGD、SGD、Momentum、Adam算法python实现
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crazyang的博客
11-29 4万+
最近研究了一下梯度下降的几个算法，网上python的源码少且不清晰，我自己全部实现了一遍，我觉得还是相当清晰明了的，话不多说，且看下文： 文章目录梯度下降批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD带动量的随机梯度下降Momentum-SGDAdam 梯度下降 对于目标函数 J(θ)J(\theta)J(θ) ，找到目标函数的梯度方向 ∇θ(J(θ))\nabla_\theta(J (\theta)...
adadelta算法_神经网络中常用的优化算法
weixin_39683021的博客
12-25 379
优化算法的目的：1. 跳出局部极值点或鞍点，寻找全局最小值；2.使训练过程更加稳定，更加容易收敛。优化算法的改进无非两方面：1.方向--加动量，2.学习速率--加衰减 1.SGD 2.[Momentum](https://zh.d2l.ai/chapter_optimization/momentum.html) 常取0.9. 从学习率的角度理解动量法：指数加权移动平均，也可以理解为滑动窗口。...
【深度学习笔记】7_7 AdaDelta算法
RIKI_1
03-12 1065
注：本文为开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图。
深度学习中的优化算法之Adadelta
网络资源是无限的
05-22 4732
之前在https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/124766283 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Adadelta。论文名字为：《ADADELTA: AN ADAPTIVE LEARNING RATE METHOD》，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1212.5701.pdf Adadelta一种自适应学习率方法，是AdaGrad的扩展，建立在AdaGra...
adadelta算法_优化算法：AdaGrad | RMSProp | AdaDelta | Adam
weixin_39530647的博客
12-22 253
0 - 引入简单的梯度下降等优化算法存在一个问题：目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来迭代，如果存在如下图的情况(不同自变量的梯度值有较大差别时候)，存在如下问题：选择较小的学习率会使得梯度较大的自变量迭代过慢选择较大的学习率会使得梯度较小的自变量迭代发散　　因此，自然而然想到，要解决这一问题，不同自变量应该根据梯度的不同有不同的学习率。本篇介绍的几种优化算法都是基于这个思想...
adadelta算法_【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）...
weixin_39966376的博客
12-22 402
Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值，对于非凸函数可以收敛到局部极小值。2.Stochastic Gradient Descent (SGD)梯度更新规则:和 BGD 的一次用所有数据计算梯度相比，SGD 每次更新时对每个样本进行梯度更新，对于很大的数据集来说，可能会有相似的样本，这样 BGD 在计算梯度时会出现冗余，而SGD 一次只进行一次更新，就没有冗余...
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