Stochastic Gradient Methods with Layer-wise Adaptive Moments for Training of Deep Networks

最新推荐文章于 2024-09-27 07:06:38 发布
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分类专栏： 深度学习 pytorch
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使用pytorch实现的NovoGrad优化器，代码地址：code

内容后续补上。。。。。

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### Adam Optimizer vs SGD Optimizer Structure Diagram In the realm of machine learning, optimization algorithms play a crucial role in training models efficiently and effectively. Two prominent optimizers are Stochastic Gradient Descent (SGD) and Adaptive Moment Estimation (Adam). Below is an explanation along with structural diagrams to illustrate how these two differ. #### Differences Between Adam and SGD Both Adam and SGD aim at minimizing loss functions during model training but do so using different strategies: - **Stochastic Gradient Descent (SGD)** updates parameters based on the gradient computed from each sample or mini-batch. This method uses only first-order gradients without considering past gradients' information. - **Adaptive Moment Estimation (Adam)** combines ideas from both momentum-based methods like RMSProp and adaptive learning rates similar to Adagrad. It computes individual adaptive learning rates for different parameters by keeping running averages of both the gradients and their squares over time. The key differences lie in how they handle parameter updates as shown below: ```plaintext +-------------------+ | | | Loss Function | | | +--v-----------+ | | | Compute Gradients| | | +------+--------------+ | SGD v Adam +------------+-------------+ | | | | Update | Estimate | | Parameters | Moments & | | Using Only | Adaptively | | First Order| Adjusted | | Information| Learning Rates| | | Based On Past| | | Gradients Info| +------------+-------------+ ``` For more detailed insight into prompt word optimization techniques that can be applied alongside choosing between such optimizers when working under limited data conditions refer to relevant studies[^1]. --related questions-- 1. What specific scenarios benefit most from using Adam instead of SGD? 2. How does incorporating meta-learning influence the choice between Adam and SGD? 3. Can hypernetworks improve upon traditional optimizers like Adam or SGD? If yes, how? 4. In what ways has SwiGLU impacted modern neural network architectures compared to ReLU activations used within these optimizers? Note: The provided diagram simplifies complex processes involved in updating weights through either algorithm; actual implementations may vary depending on frameworks utilized.
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