SGD这么好用之下次一定——RAdam

最新推荐文章于 2025-11-01 18:23:47 发布
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RAdam，一种最新的深度学习优化器，被广泛认为优于传统的Adam优化器。它通过改进动量项的计算方式，解决了训练过程中的方差膨胀问题，提高了模型的泛化能力。RAdam还与LookAhead策略结合，进一步提升优化效果和训练速度。

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.zhihu.com/p/37918855

RAdam优化器又进化：与LookAhead强强结合，性能更优速度更快 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/79682492

(22 封私信 / 85 条消息) 神经网络中 warmup 策略为什么有效；有什么理论解释么？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/338066667/answer/790659772

(22 封私信 / 85 条消息) 你有哪些deep learning（rnn、cnn）调参的经验？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/41631631/answer/1129785528

(22 封私信 / 85 条消息) 如何看待最新提出的Rectified Adam (RAdam)？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/340834465/answer/791466806

 

 

 

 

 

 

 

 

梯度下降算法比较：SGD、Momentum、Adam在AI中的应用
AI云原生与云计算技术学院
06-09 990
想象你在玩一个叫"参数调优"的游戏：你有一个小机器人（模型），它的"大脑"里有很多旋钮（参数），每个旋钮转一点，机器人的表现（比如识别图片的准确率）就会变化。你的目标是找到一组旋钮位置，让机器人表现最好。但问题是：旋钮数量可能有成千上万个（比如深度学习模型的参数），直接暴力试所有组合是不可能的。这时候，梯度下降就像一个"智能指南针"，能帮你快速找到最优的旋钮位置。本文将按照"故事引入→核心概念→数学原理→代码实战→应用场景"的顺序展开。
微积分在数学领域的优化算法设计
AI天才研究院
07-08 1091
想象你是一位探险家，要在连绵起伏的山脉中找到藏有宝藏的最高点（或最低点）。如果山脉是一张数学函数图像，宝藏位置就是函数的"极值点"，而你寻找宝藏的方法，就是"优化算法"。微积分，就是给你绘制"地形地图"、指明"前进方向"的工具。为什么微积分是优化算法的"灵魂"？导数、梯度等微积分概念如何帮助算法"导航"？经典优化算法（如梯度下降、牛顿法）的"登山策略"有何不同？这些算法如何解决现实世界中的问题？
算法笔记之GD，BGD，SGD
机器学习知识点整理
01-24 2万+
在讨论GBDT前，先来看看什么是GD，BGD和SGD GD（Gradient Descent，梯度下降）: 求损失函数最小值：梯度下降；求损失函数最大值：梯度上升。 假设线性模型： 其中θ是参数。 损失函数为： 那么每次GD的更新算法为： BGD(Batch Gradient Descent，批量梯度下降)： 在更新参数时使用所有的样本来进行更新。 S
SGD和Adam
bl128ve900的博客
07-10 9382
按吴恩达老师所说的，梯度下降（Gradient Descent）就好比一个人想从高山上奔跑到山谷最低点，用最快的方式（steepest）奔向最低的位置（minimum）。 SGD基本公式 动量(Momentum) 参考链接：https://distill.pub/2017/momentum/ 基本的mini-batch SGD优化算法在深度学习取得很多不错的成...
优化器：SGD 与 Adam 区别
最新发布
2501_93895174的博客
11-01 491
实验表明：在 ImageNet 上，Adam 初始收敛速度比 SGD 快 3 倍，但最终精度可能低 0.5%-2%（取决于任务）。其中 $\beta_1,\beta_2$ 为衰减率（默认 0.9/0.999），$\epsilon$ 为数值稳定项。其中 $\eta$ 为学习率，$\nabla_\theta J$ 是损失函数梯度。
CNN 的两个弊端
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
01-26 8185
CNN 的两个弊端 原文 - What is wrong with Convolutional neural networks ? 自从Alex Krizhevsky 等论文 ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks 在 NIPS2012 发表开始，CNN 已经成为很多领域十分重要的工具，深度学习已很普遍. 基于 CNN...
SGD和Adam（转载）
cuipanguo的博客
01-14 3676
https://blog.csdn.net/weixin_42398658/article/details/84525917
优化算法实战：SGD 与 Adam，该选哪个更适合你？
zyh252609的博客
05-19 1634
在训练深度学习模型时，我们的目标是让模型预测更准确。为了达到这个目的，我们需要“调整”模型里的参数，使得预测误差（损失）尽可能小。这个“调整参数”的过程，本质上就是一个优化问题，而优化算法就是解决这个问题的“搬砖工具”。SGD（随机梯度下降）这两种方式看起来只是几行代码的切换，但对训练速度、收敛稳定性、甚至模型表现都会有非常大的影响。不要一上来就“Adam 全场”，也别盲信“SGD 是信仰”。优化算法的选择，和你任务类型、数据集大小、实验预算都息息相关。Adam 是调试利器，SGD 是生产武器。
SGD, Adam, Adamax, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp, auto
05-07
因此，它是目前最常用的深度学习优化器之一。 - 特点：快速收敛、鲁棒性强、易于配置。 - 缺点：可能会过早饱和而导致泛化性能下降。 - 应用场景：广泛应用于各种类型的神经网络结构当中，特别是卷积神经网络(CNNs)...
RAdam VS Adam
weixin_30838873的博客
08-25 690
论文解读：Radam：ON THE VARIANCE OF THE ADAPTIVE LEARNING RATE AND BEYOND 1,目的 想找到一个比较好的优化器，能够在收敛速度和收敛的效果上都比较号。 目前sgd收敛较好，但是慢。 adam收敛快，但是容易收敛到局部解。 常用解决adam收敛问题的方法是，自适应启动方法。 2，adam方法的问题 adam在训练的初...
把RAdam和LookAhead合二为一
qq_25104905的博客
08-31 255
把RAdam和LookAhead合二为一 2019年08月28日 09:58:57床长阅读数 65更多 分类专栏：人工智能 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.csdn.net/jiangjunshow/article/details/100113434 朋友们，我是床长! 如...
一个框架看懂优化算法之异同 SGD_AdaGrad_Adam - 知乎1
08-04
1. 计算标函数关于当前参数的梯度： 2. 根据历史梯度计算阶动量和阶动量： 3. 计算当前时刻的下降梯度： 4. 根据下降梯度进更新：
SGD、Momentum、AdaGrad、Adam
weixin_38530843的博客
10-19 369
参数的更新的方法： 类型 定义 公司 图像 优点 缺点 代码结构 关系：为了改正SGD的缺点，下面我们将介绍Momentum、AdaGrad、Adam这3 种方法来取代SGD。 SDG 定义： 使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠 近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochastic gradient descent）， 简称SGD。朝着当前所在位置的坡度最大的方向前进，就是SGD的策略。 公司： 这里把...
最优化方法系列：SGD、Adam
alppkk4545的博客
03-15 1029
整理一下资源，不过最好还是根据书上的理论好好推导一下..... 文章链接：Deep Learning 最优化方法之SGD 72615436 本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章 整个优化系列文章列表： Deep Learning 之 最优化方法 Deep Learning 最优化方法之SGD Deep Learning 最...
从 SGD 到 Adam —— 深度学习优化算法
SmileLing的专栏
05-24 1494
1. 引言2. Gradient Descent3. Gradient Descent 和其算法变种4. Vanilla SGD5. SGD with Momentum6. Nesterov Accelerated Gradient7. Adagrad8. AdaDelta9. RMSprop10. Adam11. NAdam12. 选择使用哪种优化算法13. 可视化分析14. Referenc...
Adam和SGD优化算法比较
dc爱傲雪和技术
04-02 8832
Adam和SGD（随机梯度下降）是两种广泛使用的优化算法，它们在深度学习模型训练中有不同的特性和表现。
优化算法SGD与Adam
dbdxwyl的博客
12-29 7598
说来惭愧，一直在用的两个经典的优化器，几行代码就完成了参数更新，但是却一直没有深入的了解其中的原理。 improt torch ... optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) ... optimizer.zero_grad() ... optimizer.step() 首先贴一下pyto
（转）优化时该用SGD，还是用Adam？——绝对干货满满！
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S20144144的博客
12-06 6万+
优化时该用SGD，还是用Adam？——绝对干货满满！
A.深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW
丨汀、的博客
04-05 3496
如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢？，当损失函数值下降，我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函数值最小的时候，在指定数据集上时，为损失函数的平均值最小的时候。
radam和sgd有关系吗
07-30
嗯，用户现在想了解RAdam和SGD之间的关系，特别是RAdam是否基于SGD改进。从对话历史看，用户已经对RAdam的原理有一定理解，现在想深入探讨它与其他优化器的关联。 用户可能是个机器学习实践者，正在为实际项目选择...
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