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Adam#xff08;Adaptive Moment Estimation#xff09;是一种常用的优化算法#xff0c;结合了AdaGrad和RMSProp算法的优点。它通过自适应地调整学习率来优化神经网络模型的参数。
Adam算法的工作原理如下#xff1a;
1. 初始化参数#xff1a;
初始化模型的参数…原理
AdamAdaptive Moment Estimation是一种常用的优化算法结合了AdaGrad和RMSProp算法的优点。它通过自适应地调整学习率来优化神经网络模型的参数。
Adam算法的工作原理如下
1. 初始化参数
初始化模型的参数包括权重和偏置。初始化两个一阶矩估计变量m和二阶矩估计变量v它们的维度与模型的参数相同初始值为0。
2. 计算梯度
使用随机梯度下降SGD或其他优化算法计算当前批次样本的梯度。
3. 更新一阶矩估计变量m和二阶矩估计变量v
计算当前梯度的一阶矩估计平均梯度mm β₁m (1-β₁)g计算当前梯度的二阶矩估计平方梯度的指数加权移动平均vv β₂v (1-β₂)g² 其中g表示当前梯度β₁和β₂是可调节的指数衰减率一般取值分别为0.9和0.999
4. 校正一阶矩估计变量m和二阶矩估计变量v的偏差
对一阶矩估计变量m进行校正m̂ m / (1 - β₁^t)对二阶矩估计变量v进行校正v̂ v / (1 - β₂^t) 其中t表示当前迭代次数
5. 更新模型参数
根据校正后的一阶矩估计变量m̂和二阶矩估计变量v̂以及学习率α更新模型参数 θ θ - α * m̂ / (√(v̂) ε) 其中θ表示模型的参数ε是一个很小的数如10^-8用于避免除零错误
通过以上步骤Adam算法可以自适应地调整学习率并且在训练过程中根据梯度的大小和稳定性对学习率进行调节从而提高了模型的收敛速度和稳定性。它被广泛应用于深度学习模型的训练中并且通常能够取得较好的优化效果。
总结
Adam将随机梯度下降法两种扩展的优势结合在一起:
自适应梯度算法(AdaGrad)维护一个参数的学习速率可以提高在稀疏梯度问题上的性能(例如自然语言和计算机视觉问题)。均方根传播(RMSProp)也维护每个参数的学习速率根据最近的权重梯度的平均值(例如变化的速度)来调整。这意味着该算法在线上和非平稳问题上表现良好(如:噪声)。
Adam优化算法的优点包括 自适应学习率Adam算法可以自适应地调整每个参数的学习率根据其梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行调节有助于加速模型收敛。 高效的参数更新通过对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行指数加权移动平均Adam算法在更新参数时考虑了梯度的历史信息有助于平稳地更新参数。 鲁棒性Adam对超参数的选择相对较为鲁棒通常不需要过多的调参即可在不同问题上表现良好。
然而Adam算法也存在一些缺点包括 对超参数敏感虽然Adam算法相对于其他优化算法来说对超参数的选择更加鲁棒但仍然需要调整一些超参数如β₁、β₂和学习率等以获得最佳的性能。 内存消耗较大由于Adam算法需要维护每个参数的一阶矩估计和二阶矩估计因此在内存消耗方面略高特别是在参数较多的大型模型中。 可能存在过拟合风险在某些情况下Adam算法可能会使模型在训练集上过拟合特别是在小样本数据集上的应用时需要小心。
综合来看Adam算法在深度学习中被广泛使用并且通常能够取得较好的优化效果。
可以参考本视频
