深度学习中的优化方法（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam, Radam）

最新推荐文章于 2024-04-15 10:51:17 发布
最新推荐文章于 2024-04-15 10:51:17 发布
阅读量809 收藏
点赞数
分类专栏： 语音研究 模式识别与深度学习 文章标签： 人工智能 深度学习 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/junbaba_/article/details/115277969
版权
机器学习2 -- 优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）
谢杨易的博客
08-27 3万+
总结下来，SGDM和Adam两大阵营的各种优化后的optimizer如下optimizer优化主要有四种方法让模型探索更多的可能，包括dropout、加入Gradient noise、样本shuffle等让模型站在巨人肩膀上，包括warn-up、curriculum learning、fine-tune等归一化 normalization，包括batch-norm和layer-norm等正则化，惩罚模型的复杂度。
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
热门推荐
余昌黔|书山有路
08-24 6万+
前言（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。SGD此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不
优化方法对比，SGD、momentum/Nesterov、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam
学生的博客
08-02 864
SGD, Momentum, Nesterov, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, Adamax, Nadam.（1）对于稀疏数据，尽量使用学习率可自适应的算法，不用手动调节，而且最好采用默认参数。（2）SGD通常训练时间最长，但是在好的初始化和学习率调度方案下，结果往往更可靠。但SGD容易困在鞍点，这个缺点也不能忽略。（3）如果在意收敛的速度，并且需要训练比较深比较复杂的网络时，推荐使用学习率自适应的优化方法。...
SGD这么好用之下次一定——RAdam
TEDDY的博客
04-15 749
不是我们喜新厌旧，而是RAdam确实是好用，新的State of the Art优化器RAdam - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85911013 立即尝鲜！碾压Adam，最好的AI优化器RAdam来了 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79506425 深度学习模型的简单优化技巧 - 知乎 https://zhuanlan...
Pytorch的优化器总结归纳
weixin_42634080的博客
11-23 4149
pytorch的几类优化器 SGD 、2. ASGD 、3. Adagrad 、 4. Adadelta 、 5. Rprop 、 6. RMSprop 、 7. Adam 、 8. Adamax 、9. SparseAdam、10. AdamW、11. L-BFGS 1、SGD(随机梯度下降） torch.optim.SGD(params,lr=<required parameter>,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False
Pytorch优化器全总结（二）Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、SparseAdam
xian0710830114的专栏
09-15 4万+
这篇文章是优化器系列的第二篇，也是最重要的一篇，上一篇文章介绍了几种基础的优化器，这篇文章讲介绍一些用的最多的优化器：Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、SparseAdam。这些优化器中Adadelta和RMSprop是对上一篇中Adagrad的优化；Adam结合了Momentum 和 RMSprop；Adamax、AdamW、NAdam又是对Adam的改进，可以看到优化器一步一步升级的过程，所以我们放在一篇文章中。
深度学习中的优化算法总结
qq_42692132的博客
06-16 1046
深度学习中的优化算法总结
SGD、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、RAdam 、RMSProp优缺点
最新发布
04-22
好的，我需要帮用户比较SGD、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、RAdam和RMSProp这些优化算法的优缺点。首先，我得回顾一下每个算法的基本原理和特点，然后根据用户提供的引用材料来整理信息。 用户给的引用里提到，SGD...
optimizer: auto # (str) optimizer to use, choices=[SGD, Adam, Adamax, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp, auto]
07-08
auto是一个可选的优化器选项之一，它在训练过程中会自动选择适合的优化器。具体而言，它会根据模型和数据的特征来选择最优的优化器算法，以提高训练效果和收敛速度。在使用auto作为优化器时，系统会根据上下文和问题...
机器学习中的梯度下降算法及其优化变体-可实现的-有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！
12-12
内容概要：本文详细介绍了梯度下降算法及其几种重要变体（SGD、Momentum、ASGD、Rprop、AdaGrad、AdaDelta、RM SProp、Adam、Nadam、AdamW、RAdam）在机器学习中的应用。这些优化算法因其结构简单、稳定性好且易于...
nn：:brain:带有并行注释的深度学习论文的最小实现教程； 包括变压器（原始，xl，开关，反馈），优化器（adam，radam，adabelief），gans（dcgan，cyclgan），强化学习（ppo，dqn），capsnet，sketch-rnn等
02-05
这是神经网络和相关算法的简单PyTorch实现的集合。 这些实现带有说明文档， 将这些内容作为并排格式的注释呈现。 我们相信这些可以帮助您更好地理解这些算法。 我们正在积极维护此仓库，并几乎每周都会添加新的实现。 进行更新。 模组 :sparkles: 包含用于实现和。 :sparkles: :sparkles: :sparkles: :sparkles: :sparkles: :sparkles: :sparkles: 具有 带有，和双Q网络的 Q网络。 :sparkles: :sparkles: 安装 pip install labml_nn 引用LabML 如果您使用LabML进行学术研究，请使用以下BibTeX条目引用该库。 @misc { labml , author = { Varuna Jayasiri, Nipun W
【深度学习】小白学深度学习：参数优化与优化器原理
fengdu78的博客
03-03 1727
深度学习的「参数优化」深度学习模型的优化过程是指调整模型的参数以尽量减小预测误差的过程。下面是深度学习模型优化的基本流程：确定损失函数：衡量模型预测输出和实际输出之间误差的函数。梯度反向传播：用于计算每个参数对损失函数的贡献程度。深度学习需要多次尝试在实际应用中，深度学习的优化过程是一个反复迭代的过程，需要不断地调整超参数和算法以达到最优的效果。调节学习率：学习率是控制每次参数更新的步长大小的超参...
深度学习 优化器选择（进阶）
qq_26183767的博客
04-15 667
在深度学习中，随着研究的深入，出现了一些稍微复杂的优化器，这些优化器试图解决SGD及其变种在特定场景下的一些限制。
不同算法的差异SGD/AdaGrad/AdaDelta/Adam/Nadam
u010451638的博客
10-16 1985
一、准备知识 指数加权平均 指数加权平均值又称指数加权移动平均值，局部平均值，移动平均值。加权平均这个概念都很熟悉，即根据各个元素所占权重计算平均值。指数加权平均中的指数表示各个元素所占权重呈指数分布。 mini-batch梯度下降法 在实际应用中，由于样本数量庞大，训练数据上百万是很常见的事。如果每执行一次梯度下降就遍历整个训练样本将会耗费大量的计算机资源。在所有样本中随机抽取一部分(mini-batch)样本，抽取的样本的分布规律与原样本基本相同，事实发现，实际训练中使用mini-batch梯度下降法可
关于SGD、Adam、Adamw控制变量的对比实验
2301_76506246的博客
03-09 1793
随机梯度下降算法(SGD)是最基本的梯度下降算法，对比BGD算法，SGD算法由于不是基于全部的数据，而是在每轮迭代中，随机优化某一条数据上的损失函数使更新速度大大加快。但其准确度会下降。Adam算法是基于AdaGrad算法和RMSProp算法，可以结合动量和自适应学习的集大成者，是目前应用最广泛的算法。Adamw算法效果与Adam相同，但效率更高，因为Adamw直接将正项的梯度加入反响传播的公式中年，省去了手动输入。我们通过计算接近x=6上y=(sin(x))^2+cos(x)+5的极小值点的迭代次数来对比
李宏毅ML笔记3: 梯度下降
越开源越幸运
04-27 1197
自动调整学习率方法 随机梯度下降SGD 特征归一化 Feature Scaling的方法 梯度下降原理 梯度下降的局限性 Optimization 背景知识 Optimization方法 SGD Adagrad RMSProp Adam Adam改进 SGDM改进 Warm-up(Adam改进2) RAdam vs SWATS Lookahead NAG(Nesterov accelerated gradient ) Nadam(Adam改进3) AdamW&SGDM
优化函数SGD/AdaGrad/AdaDelta/Adam/Nadam
yuanyuanxingxing的专栏
05-21 1794
一、准备知识 指数加权平均 指数加权平均值又称指数加权移动平均值，局部平均值，移动平均值。加权平均这个概念都很熟悉，即根据各个元素所占权重计算平均值。指数加权平均中的指数表示各个元素所占权重呈指数分布。 mini-batch梯度下降法 在实际应用中，由于样本数量庞大，训练数据上百万是很常见的事。如果每执行一次梯度下降就遍历整个训练样本将会耗费大量的计算机资源。在所有样本中随机抽取一部分(mini-batch)样本，抽取的样本的分布规律与原样本基本相同，事实发现，实际训练中使用mini-bat
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值