Adam优化器偏差矫正的理解

最新推荐文章于 2025-11-02 15:04:30 发布
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#adam #偏差矫正 #优化器

本文探讨了Adam优化器的偏差矫正原理，详细解析了优化器的公式，特别是偏差校正部分。通过分析论文中的推导过程，解释了在第一次迭代时如何从初始状态推导出偏差矫正的公式，并对相关数学操作进行了说明。

1、adam优化器公式

包括动量项和过去梯度平方的指数衰减平均

2、偏差校正后的\hat{w_t}, \hat{v_t}

3、Adam的参数更新公式

重点来了

第二部偏差矫正的公式是怎么等到的？？？

论文中的推导

但是不知道v_t是怎么变化来的，下面是我的理解

第一次迭代

v_1=\beta_2v_0+(1-\beta_2)\cdot g_1^2

v_0初始化为0，则v_1=(1-\beta_2)\cdot g_1^2

对上式左右求期望

这里对vt展开了，直接套用期望的性质，那个没有搞懂。。。

这样就推出来那个公式了

提升AI模型在跨语言情感知识迁移任务中的文化适应性
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在全球化的背景下，信息传播跨越了语言和文化的界限。AI模型在情感分析任务中已经取得了显著进展，但在跨语言场景下，由于不同语言和文化之间的差异，模型的性能往往受到限制。本研究的目的是提升AI模型在跨语言情感知识迁移任务中的文化适应性，使得模型能够在不同语言和文化环境中准确地进行情感分析。本研究的范围涵盖了跨语言情感知识迁移的主要方法、文化适应性的影响因素、相关算法和模型的研究与实践。通过对这些方面的深入探讨，为提高AI模型在跨语言情感分析中的性能提供理论和实践支持。背景介绍。
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AI天才研究院
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最新发布
sweet_ran的博客
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adam 偏差修正理解
ACM之路
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https://stats.stackexchange.com/questions/232741/why-is-it-important-to-include-a-bias-correction-term-for-the-adam-optimizer-for
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2.5 指数加权平均的偏差修正
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In a previous video, you saw this figure for beta = 0.9. This figure for beta = 0.98. But it turns out that if you implement the formula as written here, you won’t actually get the green curve when,...
吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（六）：改进梯度下降算法（mini-batch, Momentum, Adam)
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统计估计的一个特征是即使估计量(弱)一致的，他们也可以包含偏差。即随着样本量的增加，估计量的值收敛（概率）为基础参数的真实值，即期望值估计量可能与真实值有所不同。 下面的例子给出了一个有偏估计。假设我们参加一次抽奖，从一个抽奖盒中抽出不同颜色的球，一次一个。我们假设球的总数很大或者每次试验后球都被放回盒中。我们不知道不同颜色的数量，但我们碰巧知道抽签是公平的，因为在每次尝试中，抽到一种特定颜色的概率是固定的，并且独立于颜色。换句话说，颜色在球之间均匀分布。通过观察试验的有限序列（不是全部，而是仅包含在盒子中
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Adam 优化器
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### 关于Adam优化器在机器学习中的参数更新 #### Adam优化器简介 Adam是一种自适应矩估计的方法，旨在解决梯度下降过程中遇到的一些挑战。该算法结合了动量法和RMSProp的优点，在处理稀疏梯度以及噪声数据方面表现出色[^1]。 #### 参数更新机制 对于每次迭代t，给定当前的学习率η、一阶矩估计β₁、二阶矩估计β₂，Adam通过如下方式计算权重w的更新： 设gₜ为时间步t处的成本函数相对于参数θ的梯度；mₜ表示偏差修正后的指数加权平均数（即移动均值），vₜ则代表平方梯度的偏差校正版本。具体公式如下所示： \[ m_t = \beta_1 * m_{t-1} + (1-\beta_1)* g_t \] \[ v_t = \beta_2 * v_{t-1} + (1-\beta_2) * {g_t}^2 \] 接着应用偏置矫正因子来消除初始阶段可能存在的较大误差： \[ \hat{m}_t=\frac{m_t}{(1-(\beta_1)^t)} \] \[ \hat{v}_t=\frac{v_t}{(1-(\beta_2)^t)} \] 最终利用上述两个变量完成实际的参数调整操作： \[ θ_t=θ_{t−1}-α*\frac{\hat{m}_t}{(\sqrt[]{\hat{v}_t})+\epsilon } \] 其中ε是一个非常小的数值，防止分母变为零的情况发生。 ```python import tensorflow as tf model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam( learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 此代码片段展示了如何配置TensorFlow/Keras环境下的Adam优化器，并将其应用于编译神经网络模型的过程中。
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