RMSProp优化器原理与代码实例讲解

RMSProp优化器原理与代码实例讲解

1.背景介绍

在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择直接影响模型的收敛速度和最终性能。传统的梯度下降法虽然简单易懂，但在实际应用中往往面临收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，研究人员提出了多种改进算法，其中RMSProp（Root Mean Square Propagation）优化器因其在处理非平稳目标函数时的优越表现而备受关注。

RMSProp由Geoffrey Hinton在其Coursera课程中首次提出，旨在解决Adagrad优化器在训练深度神经网络时学习率衰减过快的问题。RMSProp通过引入指数加权移动平均（Exponential Moving Average, EMA）来动态调整学习率，从而在训练过程中保持稳定的学习率。

2.核心概念与联系

2.1 梯度下降法

梯度下降法是优化算法的基础，通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，沿梯度的反方向更新参数，以最小化损失函数。其更新公式为：

$$ \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla_\theta J(\theta_t) $$

其中，$\theta_t$表示第$t$次迭代的参数，$\eta