各种优化器的介绍

最新推荐文章于 2025-06-04 19:22:07 发布
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本文详细介绍了深度学习中常用的优化算法，包括梯度下降、动量优化、Adagrad、RMSprop、Adam等，分析了它们的工作原理、优缺点，并提供了实际应用中的配置建议，帮助读者更好地理解和选择适合的优化器。

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//这篇文章讲的这些优化器的原理，有可能不对。

这节课来介绍一下优化器，Optimizer。

 

在TensorFlow中目前有下面这几种优化器：

                                  
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数值优化 | 非线性最小二乘优化器Ceres安装教程与应用案例
FRIGIDWINTER的博客
11-25 4152
Ceres是一个开源的 C++ 库，用于求解大规模非线性最小二乘问题。本文提供了简便的Ceres一键安装脚本，介绍了Ceres库的基本概念：非线性最小二乘、残差块、代价函数等，并给出Powell函数优化和非线性曲线拟合的案例，加深对Ceres库的应用理解，为后续基于非线性最小二乘的轨迹优化打下基础
各种优化器整理
qq_43270687的博客
07-05 290
梯度下降 批量梯度下降 2.随机梯度下降 3.小批量梯度下降 牛顿法 m是梯度值 v是学习率 Momentum(动量法) Nesterov Momentun(牛顿动量法) Adagrad(Adaptive Gradient) diag是累加 RMSprop Adadelta Adam ...
优化器类别
weixin_45254190的博客
10-04 318
先记录，
深度学习——优化器（optimizer）
AI_dataloads的博客
09-21 9382
在深度学习中，优化器（optimizer）是一种用于调整神经网络模型参数以最小化损失函数的算法。优化器的目标是根据输入数据和期望的输出标签来调整模型的权重和偏置，使得模型能够更好地拟合训练数据并在未见过的数据上表现良好。
常见优化器Optimizer总结
最新发布
Stevelu的技术博客
06-04 981
本文介绍了PyTorch中常用的优化器及其原理。从基础的梯度下降（GD）开始，分析了批量梯度下降（BGD）和小批量梯度下降（MBGD）的特点。重点讲解了随机梯度下降（SGD）及其改进方法：带动量的SGD通过累积历史梯度加速收敛，Nesterov动量则通过预测梯度位置进一步优化。此外还介绍了RMSProp优化器，它通过梯度平方的移动平均自适应调整学习率。这些优化器各有优势，SGD适合大规模数据，动量法能逃离局部最优，RMSProp则使训练更稳定。优化器的选择需要结合具体任务和数据特点。
8.优化器
booze_的博客
07-06 2459
常见的一些优化器有：SGD、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、Nadam、TFOptimizer等等。标准梯度下降法: 标准梯度下降法计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值。 随机梯度下降法: 随机梯度下降法随机抽取一个样本来计算误差，然后更新权值。 批量梯度下降法: 批量梯度下降算是一种折中的方案，从总样本中选取一个批次（比如一共有10000个样本，随机选取100个样本作为一个batch），然后计算这个batch的总误差，根据总误差来更新权值。标准梯度下降法
优化器(Optimizer)（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）
热门推荐
tcn760的博客
04-05 5万+
文章目录3.1、传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)3.1.1 一维梯度下降3.1.2 多维梯度下降3.2、动量(Momentum)3.3、AdaGrad算法3.4、RMSProp算法3.5、Adam算法 优化器在机器学习、深度学习中往往起着举足轻重的作用，同一个模型，因选择不同的优化器，性能有可能相差很大，甚至导致一些模型无法训练。所以了解各种优化器的基本原理非常重要。下面介绍各种常用优化器或算法的主要原理，及各自的优点或不足。 3.1、传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD) BGD、S
各种优化器
weixin_43224696的博客
02-26 277
各种优化器对比： 标准梯度下降法：标准梯度下降先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值 随机梯度下降法：随机梯度下降随机抽取一个样本来计算误差，然后更新权值 批量梯度下降法：批量梯度下降法是一种折中的方案，从总样本中选取一个批次（比如一共有10000个样本，随机选取100个样本作为一个batch），然后计算这个batch的总误差，根据总误差来更新权值 ...
深度学习+优化器+详解各种常用优化器+测试各优化器的结果作为文章的补充
05-29
优化器文章详细介绍了优化器在深度学习中的作用，按照出现时间的顺序依次介绍各种优化器的实现原理附带个人理解的通俗数学公式，而且有torch中封装好的函数类用法和参数介绍等等，也包括优化器各自的优缺点，以及...
深度学习之优化器Optimizer介绍
yueguang8的博客
05-30 1841
优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。优化器的选择和调优是深度学习中的关键技术之一,需要结合具体任务进行实践探索。掌握优化器的原理和使用方法对于训练高性能模型非常重要。
【NLP 11、优化器 ② Adam优化器】
m0_73983707的博客
12-08 1326
Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种基于梯度的优化算法，用于更新神经网络等机器学习模型中的参数。它结合了动量法（Momentum）和自适应学习率方法（如Adagrad和RMSProp）的优点，能够在训练过程中自适应地调整每个参数的学习率，并且利用动量来加速收敛和抑制震荡。
优化器optimizer，BGD、SGD、MBGD、NAG、AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam
zhaosuyuan的博客
05-28 783
优化器根据优化点不一样可分为三类： 基本的梯度下降法 动量优化法 自适应学习率优化法 可以理解为下山过程中，选择什么方向（梯度），以速度快慢（动量），什么大小的步幅下山（学习率），才会最快达到真正的山底。 基本优化法包括：批量梯度下降法BGD、随机梯度下降法SGD、小批量梯度下降法MBGD（SGD） 动量优化法包括：标准动量优化法Momentum，牛顿加速度动量优化法NAG 自适应学习率包括：AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam算法 梯度下降法最小化目标函数，利用目标函
深度学习，各类优化器优缺点总结。
08-09
深度学习，各类优化器优缺点总结,包括：标准梯度下降法，随机梯度下降法，批量梯度下降法等11种方法。。。
常见优化器详解
weixin_42923076的博客
06-16 4938
目前有两种主流优化器：随机梯度下降系（Stochastic Gradient Descent, SGD）和Adam系。应该认识到的是，优化器并不是某类数学上的优化算法，而是梯度下降（一阶迭代法）的工程实现方案和包装。
常见优化器
diudiumama的博客
02-27 1111
它是对 Adagrad 的改进，旨在解决 Adagrad 学习率逐渐变小的问题。Adadelta 通过限制累积梯度的窗口大小，动态调整每个参数的学习率，从而提高训练效率和稳定性。它通过计算梯度的一阶和二阶矩估计来动态调整每个参数的学习率，并包含偏差校正步骤，以确保在训练初期估计值的准确性。Nadam 的核心思想是结合 Adam 的自适应学习率和 Nesterov 动量的提前梯度计算。两个超参数：学习率 、 动量系数 (梯度累计中，上一次梯度的比例)动量更新：用梯度更新动量， 学习率 n。
常用的优化器合集
caip12999203000的博客
10-22 1万+
总结了常用的优化器（SGD、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、Nadam等等。），其中包括梯度下降法、动量优化法和自适应学习率优化算法三种，分别从原理、公式、优缺点以及pytorch及tensorflow2的官方代码展示这几个方面进行演示，最后可视化对比了各个优化器之间的效果以及如何选择优化器。
优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）
blue_sky_wait_me
07-22 1万+
1.1 SGD SGD全称Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。 1.2 SGDM SGDM即为SGD with momentum，它加入了动量机制，1986年提出。 如上所示，当前动量V由上一次迭代动量，和当前梯度决定。第一次迭代时V0=0，由此可得到前三次迭代的动量 由此可见t迭代的动量，.
详解 Deep Learning 的各种优化器（二）
Redflashing
07-15 296
​ 梯度下降是优化神经网络和许多其他机器学习算法的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如 Momentum，Adagrad 以及 Adam 的具体细节 本文将讲解以下概念： Gradient Descent Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent（SGD） Min-batch Gradient Descent Momentum Nesterov accelerated gradient（NAG） Adagrad Adadelta R.
机器学习 - 各种优化器 optimizer
weixin_41332009的博客
01-27 1005
1. 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD, Gradient Descent)，随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)及批量梯度下降法(BGD, Batch Gradient Descent)。 1.1标准梯度下降法(GD) 假设要学习训练的模型参数为W，loss为J(W)，则loss关于模型参数的偏导数，即梯度为，学习率为ηt，则使用梯度下降法更新参数为： 从.
全面介绍各种系统设计的ER图实例
- 实践中的ER图应用：实际项目中ER图的构建和优化，以及在不同数据库系统中的实现。 综上所述，一个全面的ER图实例大全将涵盖从基础理论到实际应用的各个方面，帮助设计者在数据库设计过程中准确、高效地构建数据库...
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