优化算法：Adam 原理与代码实例讲解

优化算法：Adam 原理与代码实例讲解

1.背景介绍

1.1 优化算法的重要性

在机器学习和深度学习领域中,优化算法扮演着至关重要的角色。训练模型的过程实际上就是一个不断优化模型参数以最小化损失函数的过程。选择合适的优化算法不仅能够显著提高模型的收敛速度,还能够提高模型的泛化性能。

1.2 优化算法的发展历程

早期的优化算法包括随机梯度下降(SGD)、动量优化(Momentum)、Nesterov加速梯度(NAG)等。这些算法虽然简单有效,但也存在一些缺陷,比如SGD对学习率参数选择敏感、动量优化有震荡风险等。为了克服这些缺陷,后来出现了一系列自适应学习率优化算法,比如Adagrad、RMSprop、Adadelta等,它们能够自动调整每个参数的学习率。

1.3 Adam优化算法的提出

2014年,Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法由Google的研究员Diederik P. Kingma和Jimmy Ba提出,并发表在ICLR 2015论文中。Adam算法结合了自适应学习率调整的优点和动量梯度下降的优点,成为了当前应用最广泛的优化算法之一。

2.核心概念与联系

2.1 自适应学习率

Adam算法的核心思想之一是自适应调整每个参数的学习率。具体来说,对于一个参数,如果其梯度较大,则会给予较小的学习率;反之,如果