深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam

最新推荐文章于 2025-05-20 09:30:24 发布
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文章标签： 人工智能 python
原文链接：https://my.oschina.net/u/3611008/blog/1861533
本文探讨了机器学习中病态曲率的概念及其如何影响梯度下降过程。通过具体的例子说明，在某些情况下，即使损失函数在下降，由于病态曲率的存在，优化速度可能变得非常缓慢。

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虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。

病态曲率

考虑以下损失曲线图。

 

image

如你所知，我们在进入一个以蓝色为标志的像沟一样的区域之前是随机的。这些颜色实际上代表了在特定点上的损失函数的值，红色代表最高的值，蓝色代表最低的值。

我们想要下降到最低点，因此，需要穿过峡谷。这个区域就是所谓的病态曲率。为了了解为何将其称为病态曲率，让我们再深入研究。放大了看，病态曲率就像这样...

 

image

病态曲率

要知道这里发生的事情并不难。梯度下降沿着峡谷的山脊反弹，向最小的方向移动的速度非常慢。这是因为山脊的曲线在 W1 方向上弯曲的更陡。

考虑山脊表面的 A 点。我们看到，梯度在这点可以分解为两个分量，一个沿着 W1 方向，另外一个沿着 W2 方向。如果 f 显著下降的唯一方向是低曲率的，那么优化可能会变得太慢而不切实际，甚至看起来完全停止，造成局部最小值的假象。

转载于:https://my.oschina.net/u/3611008/blog/1861533

Adam vs RMSprop：比较两种优化算法的表现与优缺点
AI天才研究院
12-26 879
1.背景介绍 随着深度学习和机器学习技术的发展，优化算法在模型训练中的重要性日益凸显。在这篇文章中，我们将深入探讨两种常见的优化算法：Adam和RMSprop。我们将讨论它们的背景、核心概念、算法原理、实例代码和未来发展趋势。 1.1 背景 在深度学习和机器学习中，优化算法是在训练模型时最关键的部分
自适应学习优化算法的比较研究——LMS，AdaGrad，RMSProp和Adam
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04-01 764
本文将比较四种自适应学习优化算法：最小均方（LMS）、自适应梯度（AdaGrad）、均方根传递（RMSProp）和自适应矩估计（Adam），并用MATLAB进行仿真。自适应矩估计算法结合了Adagrad和RMSProp算法的优点，它不仅考虑了梯度的一阶矩和二阶矩，而且还考虑了它们的动量。自适应梯度算法是一种自适应学习算法，它尝试通过有效地调整学习率来解决梯度下降算法中的问题。均方根传递算法是一种自适应优化算法，它尝试通过有效地调整学习率来解决梯度下降算法中的问题。它依赖于反向传播算法计算网络权重更新。
Adam 和 RMSprop优化算法
Never Give Up
07-24 1312
RMSprop 是一个非常有效的、但相对简单的适应性学习率方法。Adam 在 RMSprop 的基础上增加了动量项，通常提供更好的稳定性。在实际应用中，Adam 是更受欢迎的选择，因为它通常能够更快地收敛，尤其是在复杂的深度学习模型中。在选择优化算法时，考虑具体问题的性质是很重要的，有时候可能需要通过实验来决定使用哪种算法。
深度学习优化器深度解析：SGD、Adam、RMSprop的比较与应用
2401_85812053的博客
06-23 961
在深度学习中，优化器是用于调整神经网络权重的关键组件，它们直接影响到模型训练的效率和最终性能。随机梯度下降（SGD）及其变体，如Adam和RMSprop，是目前最流行的几种优化算法。本文将详细探讨这些优化器的工作原理、特点以及它们在实际应用中的比较，为读者在选择优化器时提供指导。
adam优化_深度学习优化：Momentum、RMSProp 和 Adam
weixin_39911998的博客
11-27 457
【转】知乎在另一篇文章中，我们讨论了随机梯度下降的具体细节，以及如何解决诸如卡在局部极小值或鞍点上的问题。在这篇文章中，我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。 虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。病态曲率考虑以下损失曲线图。**病态曲率**如你所知，我们在进入一个...
深度学习优化入门：掌握核心概念，精通应用场景
本文系统阐述了深度学习优化的核心概念，分析了基础和高级优化算法，包括梯度下降的变种、正则化技术、Adam优化器、梯度爆炸和消失的应对策略。同时，本研究详细探讨了模型正则化与泛化，如Dropout技术和批归一化。...
反向传播算法对比分析：SGD、Momentum、Adam优化器效果比较
最新发布
AI天才研究院
05-20 831
深度学习模型训练的本质是通过反向传播算法求解损失函数的极小值，而优化器决定了参数更新的策略。算法原理与数学推导代码实现与超参数影响收敛速度与稳定性对比实际应用中的调优策略本文遵循"原理分析→数学建模→实战验证→应用指导"的逻辑，通过理论结合实验的方式，系统对比三种优化器的核心差异。反向传播（Backpropagation）：基于链式法则的梯度计算算法，用于高效求解多层神经网络的参数梯度梯度下降（Gradient Descent）：通过迭代计算梯度方向更新参数，使损失函数最小化的优化方法。
计算机视觉深度学习入门五讲：优化篇.pdf
01-22
### 计算机视觉深度学习入门五讲：优化篇 #### 深度学习与优化技术 在深度学习领域，特别是在计算机视觉应用中，优化技术是实现高效模型训练的关键因素之一。本文档“计算机视觉深度学习入门五讲：优化篇”深入...
53702-深度学习：从入门到精通（微课版）-data_foodscore.rar.rar
04-07
3. **优化器**：梯度下降的不同变体，如随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adagrad、RMSprop和Adam等。 4. **超参数调优**：学习率、批次大小、网络层数和节点数等超参数的影响，以及如何使用二分法来寻找最优...
深度学习知识点全面总结
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01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
几种优化算法的比较（BGD、SGD、Adam、RMSPROP）
qq_32172681的博客
09-18 7694
1、BGD(Batch gradient descent) 梯度更新规则：BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度： 缺点：由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型。 我们会事先定义一个迭代次数 epoch，首先计算梯度向量 params_grad，然后沿着梯...
探索高级优化算法：从Adam到RMSProp和Adagrad
工具人的博客
07-29 441
深度学习是一种特别依赖于优化算法的技术。不论是训练一个神经网络来识别猫的图片，还是训练一个自然语言处理模型来理解人类语言，所有这些都依赖于优化算法来优化模型的参数，使模型的预测结果尽可能接近真实结果。今天，我们将要深入探索几种高级的优化算法，包括Adam、RMSProp和Adagrad，看看它们是如何工作的，以及它们在深度学习中的应用。
常见优化器对比：梯度下降法、带动量的梯度下降法、Adagrad、RMSProp、Adam
weixin_47748259的博客
03-21 3581
优化器 ｜SGD ｜Momentum ｜Adagrad ｜RMSProp ｜Adam。
妈耶，讲得好详细，十分钟彻底看懂深度学习常用优化器SGD、RMSProp、Adam详解分析
qq_41158484的博客
11-03 4920
SGD、RMSProp、Adam优化器的演变历史，分别详细分析。
优化器(Optimizer)（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）
tcn760的博客
04-05 5万+
文章目录3.1、传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)3.1.1 一维梯度下降3.1.2 多维梯度下降3.2、动量(Momentum)3.3、AdaGrad算法3.4、RMSProp算法3.5、Adam算法 优化器在机器学习、深度学习中往往起着举足轻重的作用，同一个模型，因选择不同的优化器，性能有可能相差很大，甚至导致一些模型无法训练。所以了解各种优化器的基本原理非常重要。下面介绍各种常用优化器或算法的主要原理，及各自的优点或不足。 3.1、传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD) BGD、S
深度学习常见优化算法，图解AdaGrad、RMSProp，Adam
鸥鹭忘机
10-14 5355
该优化算法在较为平缓处学习速率大，有比较高的学习效率，在陡峭处学习率小，在一定程度上可以避免越过极小值点。在SDG优化算法中不能自适应学习率，如图1所示，在函数的初始位置比较平缓，利用AdaGrad优化算法可以很快的到达较优点，而SGD几乎没有移动。如图2所示，初始位置比较陡峭，AdaGrad优化算法会自动调整学习率，然后顺利的到达最优点，而SGD在学习率比较大的情况下会在斜坡两边来回摆动。也就是说在当前梯度与之前梯度之间添加了权重，如果当前梯度的权重较大，那么响应速度也就更快。为常数，表示学习率。
Adam算法
qq_25475917的博客
07-25 1166
定义 Adam是RMSProp的动量版。简化的代码是下面这样： m = beta1*m + (1-beta1)*dx v = beta2*v + (1-beta2)*(dx**2) x += - learning_rate * m / (np.sqrt(v) + eps) 注意，这方法和RMSProp很像，除了使用的是平滑版的梯度m，而不是原始梯度dx。推荐参数值eps=1e-8, beta1=0.9, beta2=0.999。在实际操作中，推荐Adam作为默认算法，一般比RMSProp要好一点。
各种优化方法总结比较(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)
weixin_30419799的博客
12-18 1890
前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。 Batch gradient descent 梯度更新规则: BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度： 缺点: 由于这种方法是...
各种优化器及其优缺点（SGD,RMSProp,Adam及其变种）
samoyan的博客,记录技术成长~
04-29 6984
其中，θ_t是第t步的参数，α是学习率，∇f(θ_{t-1})是损失函数在第t-1步的梯度，r_t是第t步的平方梯度的移动平均值，β是衰减系数，ε是防止除0错误的小常数。其中，m_t和v_t分别是一阶矩和二阶矩的指数移动平均值，β1和β2是衰减系数，α是学习率，λ是权重衰减系数，ε是防止除0错误的小常数。其中，θ_t是第t步的参数，α是学习率，∇f(θ_{t-1})是损失函数在第t-1步的梯度，v_t是第t步的速度，γ是动量参数。动量优化的另一个缺点是可能会导致优化过程在某些方向上过快，从而跳过最优解。
深度学习入门必备：500问代码及讲解
4. 深度学习中的优化算法：优化算法对于深度学习模型的训练至关重要，它决定了模型的学习效率和最终的性能。资源库会介绍诸如随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、RMSprop、Adam等优化算法，并说明它们各自的优...
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