Adam优化算法理解

最新推荐文章于 2025-06-03 21:49:53 发布
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分类专栏： 算法 深度学习 机器学习
本文解析了Adam优化算法的原理，Adam算法结合了Momentum和RMSprop两种方法的优点，旨在解决mini-batch训练过程中的抖动问题，并通过修正偏差进一步提高了算法的稳定性。

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Momentum是为了对冲mini-batch带来的抖动。

RMSprop是为了对hyper-parameter进行归一，均方根反向传播(RMSProp)。

这两个加起来就是Adam

看原始的RMSProp算法: 


再看算法：其实就是Momentum+RMSProp的结合，然后再修正其偏差。 

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作者：BigCowPeking 
来源：优快云 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/wfei101/article/details/79950510 
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自适应梯度算法(AdaGrad)维护一个参数的学习速率，可以提高在稀疏梯度问题上的性能(例如，自然语言和计算机视觉问题)。均方根传播(RMSProp)也维护每个参数的学习速率，根据最近的权重梯度的平均值(例如变化的速度)来调整。这意味着该算法在线上和非平稳问题上表现良好(如:噪声)。Adam优化算法的优点包括：自适应学习率：Adam算法可以自适应地调整每个参数的学习率，根据其梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行调节，有助于加速模型收敛。
adam优化算法
03-08
### 关于Adam优化算法 #### Adam优化算法简介 Adam是一种用于随机优化的方法，在机器学习特别是深度学习领域广泛应用。该方法结合了AdaGrad能够有效处理稀疏梯度的优点以及RMSProp应对在线问题的能力[^1]。 #### 工作原理 Adam通过计算梯度的一阶矩估计（均值）和二阶矩估计（未中心化的方差），来动态调整每个参数的学习率。具体来说，对于时间步$t$处的参数更新规则如下： - 计算一阶矩估计$m_t$ - 计算二阶矩估计$v_t$ 其中，$\beta_1,\ \beta_2\in[0,1)$分别是控制指数衰减率的超参数，默认设置通常为$(\beta_1=0.9,\ \beta_2=0.999)$；而$\epsilon>0$是为了防止除零错误的小常数项，一般取值为$1e^{-8}$。最终参数更新表达式可以写作: ```python m_t = beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g_t v_t = beta2 * v_{t-1} + (1 - beta2) * (g_t ** 2) # 偏置校正 m_hat = m_t / (1 - beta1**t) v_hat = v_t / (1 - beta2**t) theta_t = theta_{t-1} - alpha * m_hat / (sqrt(v_hat) + epsilon) ``` 这里`alpha`代表基础学习速率，`g_t`表示当前时刻的目标函数相对于模型参数的梯度向量。 #### 应用场景 由于其良好的收敛性能和较低内存消耗特性，使得Adam非常适合应用于大规模数据集上的神经网络训练过程之中。此外，它也适用于非稳态目标环境下的最优化求解任务。 #### 解读与理解 建立可解释的基础线性或逻辑回归作为对比基准有助于加深对更复杂模型的理解并指导特征工程方向的选择。因此，在实际应用中先尝试简单的基线模型再逐步过渡到像Adam这样的高级技术不失为一种明智的做法[^3]。
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