Adam优化器偏差矫正的理解

最新推荐文章于 2025-06-26 17:35:25 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： adam 偏差矫正 优化器
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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。

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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

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提升AI模型在跨语言情感知识迁移任务中的文化适应性
AI天才研究院
03-17 797
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。
ADAM优化算法
zpxyklmwjlq的博客
04-10 3015
Adam 算法根据损失函数对每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整针对于每个参数的学习速率，同时获得了AdaGrad（适应性梯度算法）和RMSProp（均方根传播）算法的优点。算法如下一阶矩估计：m_t=β_1∗m_(t-1)+(1-β_1 )∗g_t二阶矩估计：v_t=β_2∗v_(t-1)+(1-β_2 )∗g_t^2一阶矩估计偏差修正：m'_t=m_t/(1-β_1^t)二阶矩估计偏...
深度学习模型的偏差问题：Adam优化器如何进行调整
AI天才研究院
01-07 770
1.背景介绍 深度学习已经成为人工智能领域的一个重要的研究方向，它通过构建多层的神经网络来学习数据的复杂关系。在这些神经网络中，我们通常使用梯度下降法来优化模型，以最小化损失函数。然而，在实际应用中，我们经常会遇到偏差问题，这些问题会导致模型的性能下降。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Adam优化器来解决这些偏差问题。 Adam优化器是一种动态学习率的优化方法，它结合了动量法和RMSprop算...
Adam优化器
最新发布
hbkybkzw的博客
06-26 861
本文介绍了Adam优化算法的工作原理及其优势。Adam通过计算梯度(m_t)和梯度平方(v_t)的指数加权平均来动态调整学习率，并引入偏差修正解决训练初期的估计偏小问题。该方法能有效应对多种优化场景：在鞍点借助梯度惯性通过，在缓坡加速下降，在局部极小值区域增大跳出概率，在悬崖降低学习率避免震荡，在终点附近抵消振荡加速收敛。三维情况下，Adam能对不同参数自适应调整学习率。尽管Adam具备这些优势，但在实际应用中，传统SGD结合动量法有时效果更佳，建议根据具体问题选择合适的优化器。
adam 偏差修正理解
ACM之路
12-31 4396
https://stats.stackexchange.com/questions/232741/why-is-it-important-to-include-a-bias-correction-term-for-the-adam-optimizer-for
2.5 指数加权平均的偏差修正
布纸所云
08-31 858
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,...
深度学习优化算法：Adam算法
ywm_up
09-02 4128
原文链接：动手学深度学习pytorch版：7.8 Adam算法 github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch [1] Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A method for stochastic optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980. 论文链接 Adam算法 Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均
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)
a119334的博客
07-08 1159
一直以来，我们都用梯度下降法作为神经网络的优化算法。但是，这个优化算法还有很多的改进空间。这周，我们将学习一些更高级的优化技术，希望能够从各个方面改进普通的梯度下降算法。我们要学习的改进技术有三大项：分批梯度下降、高级更新方法、学习率衰减。这三项是平行的，可以同时使用。分批梯度下降是从数据集的角度改进梯度下降。我们没必要等遍历完了整个数据集后再进行参数更新，而是可以遍历完一小批数据后就进行更新。高级更新方法指不使用参数的梯度值，而是使用一些和梯度相关的中间结果来更新参数。通过使用这些更高级的优化算法，我们能
【图像矫正与透视变换】矫正图像方法：自动与手动矫正技术
在探讨图像矫正与透视变换的基础之前，我们首先要理解这两个概念。图像矫正是指通过算法修正因拍摄角度或镜头畸变引起的图像失真。而透视变换是一种数学工具，可以模拟在不同视角下物体的视觉表现。图像矫正的目的...
【倾斜矫正破解术】：揭秘算法细节与表盘矫正实现难点
本文系统地探讨了倾斜矫正技术的理论基础、实践应用、算法优化、创新趋势以及商业化前景。首先概述了图像倾斜矫正技术，并分析了其数学模型和常用的矫正算法。随后，通过表盘矫正技术的实践应用，详细阐述了图像...
matlab集成c代码-BiasCorrectionPrecipitation:卫星降水观测的偏差校正
05-22
Matlab集成的c代码 卫星降水的偏差校正 该资料库中的脚本用于使用偏向校正卫星观测到的降水。 这些方法源自于MATLAB语言编写的算法，该算法由Juan University of Juan Valdes教授领导的亚利桑那大学SWAAT研究小组开发（Roy等人，2016年）。 该代码提供了两种不同的偏差校正技术： 线性缩放，b。 分位数映射 该过程分为几个脚本，如下所示： config.r ：包含基本配置信息（例如，文件位置的基本路径，时间范围）。 该文件本身不能执行，所有其他脚本都调用该文件来收集此参数。 adjusted_CHIRPS.r ：此步骤是可选的，在要进行偏差校正的时间段内，如果对感兴趣的区域有可靠的地面观测可用，请使用此步骤。 允许使用观测值（雨量计观测值）校正CHIRPS数据。 输出是经过地面校正的CHIRPS数据，可将其替代基本CHIRPS用于线性和分位数偏差校正方法。 linear_method.r ：此脚本计算CHIRPS和要校正的卫星降水产品（SPP）的所有年份的月平均值。 然后，将这些平均值用于计算SPP与CHIRPS的偏差，并应用于每个每日SPP文件。
Adam优化算法原理详解（吴恩达深度学习笔记）
01-06
在介绍Adam之前首先介绍一下momentum和RMSprop优化算法。 一、momentum 1、指数加权平均数 指数加权平均数不仅考虑了当前数值也涵盖了以前的数据对现在的影响。 解释指数加权平均值名称的由来： 指数加权平均值的应用： 使用这种方法进行数据的估计可能不是最精确的，但是这种方法计算简单，节省内存。 指数加权平均数因为设置的第0个值为0，所以对于前几个数都会出现严重的偏差，所以引入了偏差修正。 2.指数加权平均数的偏差修正 3.momentum算法 此算法是梯度下降算法的一种改进，在神经网络的反向传播过程中，不再只依赖当前参数的下降梯度进行参数的更新，也依赖以前几轮的参数和参数
python对cmip6数据进行偏差校正Delta
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利用python对cmip6数据进行偏差校正Delta
stata 倾向得分匹配（二）偏差校正匹配估计量
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11-15 5155
在前期倾向匹配得分模型中，估计倾向得分存在不确定性，可使用probit、 logit或非参数估计，主观性较强，更重要的是由于非精确匹配一般存在偏差，因此可通过校正匹配估计量来处理。 偏差校正匹配估计量可通过非官方命令nnmatch来实现： ssc install nnmatch,replace 该官方命令的基本句式为： nnmatch y D x1 x2 x3,metric(maha)...
基于偏差校正似然的贝叶斯参数估计
deephub
03-08 4776
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
Adam：一种随机优化算法
qq_38507234的博客
06-22 3077
算法理解： Adam = Momentum（动量） + RMSProp（自适应） + bias correction（偏差修正） Momentum：历史梯度的指数衰减平均 RMSProp：历史梯度平方的指数衰减平均 偏差修正：解决加权平均计算中的冷启动问题，即加权平均值的前几个与实际值相差太远。 一阶矩估计和二阶矩估计分别代表原来的动量和自适应部分。模型的梯度是一个随机变量，一阶矩表示梯度均值，二阶矩表示其方差，一阶矩来控制模型更新的方向，二阶矩控制步长(学习率)，αt/√vt 是自适应的学习率。用mov.
每天3分钟，彻底弄懂神经网络的优化器（九）Adam
深数研究院
10-12 1798
Adam算法结合了AdaGrad算法和RMSProp算法的优点，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来为不同的参数设计独立的自适应性学习率，从而实现更高效的网络训练。
深度学习中常用的Adam算法
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03-20 1万+
一、Adam算法 Adam（Adaptive momentum）是一种自适应动量的随机优化方法（A method for stochastic optimization），经常作为深度学习中的优化器算法。 二、算法详细步骤 引用 三、Adam优化算法的基本机制 Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 通过计算梯度的***一阶矩估计***和***二阶矩估计***而为不同的参数设计独立的自适应性学习
Matlab教程之了解 Adam 优化算法：深入研究公式
code2day的博客
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Adam 优化算法因其高效性和适应性而在训练机器学习和深度学习模型中变得流行。Adam由Diederik Kingma 和 Jimmy Ba开发，结合​​了Momentum和RMSprop优化算法的优点。在这篇文章中，我们将重点了解 Adam 优化算法背后的公式，逐步分解其组件，以全面了解其内部工作原理。
Adam 优化器
03-08
### 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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