adam算法

最新推荐文章于 2025-05-19 09:02:18 发布
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本文解析了Adam算法的原理，它是Momentum和RMSprop两种优化算法的结合，旨在解决mini-batch训练过程中的抖动问题，并通过修正偏差进一步提高模型训练效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Momentum是为了对冲mini-batch带来的抖动。

RMSprop是为了对hyper-parameter进行归一，均方根反向传播(RMSProp)。

这两个加起来就是Adam

看原始的RMSProp算法: 
这里写图片描述

再看算法：其实就是Momentum+RMSProp的结合，然后再修正其偏差。 
这里写图片描述

 

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