优化函数AdamW

最新推荐文章于 2024-09-11 12:04:03 发布
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分类专栏： 深度学习 学习笔记 文章标签： 深度学习
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本文介绍了深度学习中常用的优化算法Adam及其改进版AdamW。Adam通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来适应性地调整每个参数的学习率。而AdamW则在Adam的基础上修正了权重衰减，提高了模型的泛化能力。

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目录

1. Adam

2. AdamW

1. Adam

论文：Adam: A Method for Stochastic Optimization 2015

Adam与经典的随机梯度下降法是不同的。随机梯度下降保持一个单一的学习速率(称为alpha)，用于所有的权重更新，并且在训练过程中学习速率不会改变。每一个网络权重(参数)都保持一个学习速率，并随着学习的展开而单独地进行调整。该方法从梯度的第一次和第二次矩的预算来计算不同参数的自适应学习速率。

参考：Adam优化算法详细解析_adam算法_大笨熊。。。的博客-优快云博客

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Pytorch常用的函数(八)常见优化器SGD,Adagrad,RMSprop,Adam,AdamW总结
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理解AdamW
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墨门
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1 致谢 感谢赵老师的讲授！ 2 前言 今天在学习Pytorch~记得Johnson助教好像讲过有一个优化算法最好用的，不过忘了是哪一个了，然后就回顾了一下赵老师讲课的视频； 3 最常用的Optimization算法是Adam方法 最常用的Optimization算法是Adam方法。 4 常见的Optimization算法 4.1 SGD方法 就是最普通的随机梯度下降方法。 4.2 SGD wit...
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NMT十篇必读论文（三）Adam: A Method for Stochastic Optimization
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