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

最新推荐文章于 2025-07-08 00:21:12 发布
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#人工智能 #深度学习 #机器学习

本文探讨了深度学习中常见的优化算法，包括SGD、Adagrad、Adadelta、Adam、Adamax、Nadam以及最新的RAdam，重点介绍了它们的工作原理和动态warmup技术的应用。理解这些优化器对于提高模型训练效率至关重要。
【深度学习|学习笔记】SGD、Adam、AdamW、RMSprop、Adagrad、NAdam、Lookahead优化器详解，附代码。
2401_89898861的博客
06-22 1072
【深度学习|学习笔记】SGD、Adam、AdamW、RMSprop、Adagrad、NAdam、Lookahead优化器详解，附代码。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】优化策略（最终篇）
qq_36130719的博客
07-19 270
Adam可以被看作是融合了RMSProp和momentum，RMSprop 贡献了历史平方梯度的指数衰减的平均值，而动量则负责历史梯度的指数衰减平均值，Nadam在Adam的基础上加入了一阶动量的累积,即Nesterov + Adam = Nadam，为了把NAG融入到Adam中，我们需要修改momentum的项 momentum更新规则为： AMSGrad在ICLR 2018年被提出来，并获得了最佳论文。AMSGrad是一个随机梯度下降优化方法，它试图解决基于Adam的优化器的收敛问题。AMSGrad使用
Pytorch的优化器总结归纳
weixin_42634080的博客
11-23 4284
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
满血版优化算法介绍（总）：从SGD到RAdam，如何点亮大模型的万亿参数？
weixin_60487778的博客
07-08 357
大模型之优化器系列（总）
Pytorch优化器全总结（二）Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、SparseAdam
热门推荐
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。
优化方法对比，SGD、momentum/Nesterov、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam
学生的博客
08-02 955
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
04-15 836
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...
优化器| SGD/SGD-m/SGD-NAG/Adagrad/Adadelta/RMSProp/Adam/Nadam/Adamax
bettii的博客
05-24 1344
最近准备复习一下深度学习的基础知识，开个专栏记录自己的学习笔记。
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
weixin_30853329的博客
09-07 970
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） ycszen Semantic Segmentation / changqianyu.me 1,652 人赞同了该文章 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...
深度学习经典优化器简洁代码（sgd、adam、adadelta、adagrad、adamax、adamw、nadm、rmsprop、rprop、sparseadam）
算法探索之路
12-29 335
优化器的算法
yolov8中全部可选优化器种类SGD, Adam, Adamax, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp, auto的作用公式是什么
最新发布
08-09
根据用户提供的引用和之前的问题，我们需要整理YOLOv8支持的优化器：SGD, Adam, Adamax, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp, 以及auto。同时，我们需要给出它们的数学公式和作用。 注意：YOLOv8是基于PyTorch的，因此...
深度学习中的优化算法总结
qq_42692132的博客
06-16 1144
深度学习中的优化算法总结
【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 2001
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
04-15 764
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 2086
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 1997
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 1293
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
SGD、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、RAdam 、RMSProp优缺点
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...
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