网站开发+兼职挣钱吗,用手机可以建设一个手机网站吗,百度电脑版官网入口,地址链接怎么生成当涉及到优化器时#xff0c;我们通常是在解决一个参数优化问题#xff0c;也就是寻找能够使损失函数最小化的一组参数。当我们在无脑用adam时#xff0c;有没有斟酌过用这个是否合适#xff0c;或者说凭经验能够有目的性换用不同的优化器#xff1f;是否用其他的优化器可…当涉及到优化器时我们通常是在解决一个参数优化问题也就是寻找能够使损失函数最小化的一组参数。当我们在无脑用adam时有没有斟酌过用这个是否合适或者说凭经验能够有目的性换用不同的优化器是否用其他的优化器可以更好的解决问题那我就介绍解释几种常用的优化器的基本原理 随机梯度下降SGD SGD 是最基本的优化算法之一。它通过计算当前位置的梯度即损失函数对参数的导数然后朝着梯度的反方向更新参数。数学上可以表示为 w w − α ⋅ ∇ J ( w ) ww−α⋅∇J(w) ww−α⋅∇J(w) 其中 w w w 是待优化的参数 α \alpha α 是学习率 ∇ J ( w ) \nabla J(w) ∇J(w) 是损失函数关于参数的梯度。 动量优化器Momentum Momentum 在 SGD 的基础上引入了动量项它可以理解为模拟物体在空间中运动的物理量。这个动量项会考虑之前的更新从而使更新方向在一定程度上保持一致。数学上可以表示为 v β ⋅ v ( 1 − β ) ⋅ ∇ J ( w ) v\beta⋅v(1−\beta)⋅ \nabla J(w) vβ⋅v(1−β)⋅∇J(w) w w − α ⋅ v ww−α⋅v ww−α⋅v 其中 v v v 是动量 β \beta β 是动量因子控制之前更新的影响程度。 AdaGrad AdaGrad 是自适应学习率的一种算法。它会根据参数的历史梯度调整学习率使得对于稀疏数据来说可以使用一个更大的学习率而对于频繁出现的数据则会使用较小的学习率。数学上可以表示为 w w − α G ϵ ⋅ ∇ J ( w ) w w - \frac{\alpha}{\sqrt{G \epsilon}} \cdot \nabla J(w) ww−Gϵ α⋅∇J(w) 其中 G G G 是梯度的平方和的累积 ϵ \epsilon ϵ 是一个很小的数防止除零错误。 RMSprop RMSprop 是 AdaGrad 的一个变体它引入了一个衰减系数 β \beta β用来控制历史梯度的权重。这使得 RMSprop 更加平滑地调整学习率。数学上可以表示为 G β ⋅ G ( 1 − β ) ⋅ ( ∇ J ( w ) ) 2 G \beta \cdot G (1 - \beta) \cdot (\nabla J(w))^2 Gβ⋅G(1−β)⋅(∇J(w))2 w w − α G ϵ ⋅ ∇ J ( w ) w w - \frac{\alpha}{\sqrt{G \epsilon}} \cdot \nabla J(w) ww−Gϵ α⋅∇J(w) 其中 G G G 是平方梯度的指数加权移动平均。 Adam Adam 结合了 Momentum 和 RMSprop 的特性是一种同时考虑动量和自适应学习率的优化器。它可以动态地调整每个参数的学习率并且可以保持更新方向的一致性。Adam 还引入了偏差修正以解决初始训练时的偏差问题。数学上可以表示为 m β 1 ⋅ m ( 1 − β 1 ) ⋅ ∇ J ( w ) m \beta_1 \cdot m (1 - \beta_1) \cdot \nabla J(w) mβ1⋅m(1−β1)⋅∇J(w) v β 2 ⋅ v ( 1 − β 2 ) ⋅ ( ∇ J ( w ) ) 2 v \beta_2 \cdot v (1 - \beta_2) \cdot (\nabla J(w))^2 vβ2⋅v(1−β2)⋅(∇J(w))2 m ^ m 1 − β 1 t \hat{m} \frac{m}{1 - \beta_1^t} m^1−β1tm v ^ v 1 − β 2 t \hat{v} \frac{v}{1 - \beta_2^t} v^1−β2tv w w − α v ^ ϵ ⋅ m ^ w w - \frac{\alpha}{\sqrt{\hat{v} \epsilon}} \cdot \hat{m} ww−v^ϵ α⋅m^ 其中 m m m 和 v v v 分别是动量和平方梯度的移动平均 β 1 \beta_1 β1 和 β 2 \beta_2 β2 是衰减系数 t t t 是当前迭代次数 ϵ \epsilon ϵ 是避免除零错误的小数。 其实每种优化器都有其适用的场景具体的选择需要根据问题的特性和实际实验的结果来决定。 如果你真的对优化器的数学原理不感冒只是一个最小白的神经网络构建者那么我尝试总结几条最浅显易懂的优化器特征以供查阅 随机梯度下降SGD这是最基本的优化算法之一它在每个训练步骤中沿着梯度的反方向更新权重。它有时候可能需要更多的调参工作来获得好的性能。 动量优化器Momentum当需要考虑前一次梯度调整对后续修正的影响时这个方法不错。Momentum 的参数 momentum 控制了之前梯度的影响程度一般取值在 0.8 到 0.9 之间。 AdagradAdagrad 会为不经常更新的参数提供更大的学习率适合处理稀疏数据。 RMSprop与 Adam 类似RMSprop 也是自适应学习率的一种算法。在一些情况下它可能会比 Adam 更好。 AdamAdam 通过自适应调整学习率来提高训练效率。它通常对于大多数问题都是一个良好的默认选择。 AdadeltaAdadelta 是一种自适应学习率的优化器可以自动调整学习率。 NadamNadam 是结合了 Nesterov 动量的 Adam 变体通常在训练深度神经网络时表现良好。 FTRLFTRL 是针对线性模型优化的一种算法对于大规模线性模型可以很有效。 联系我 交流请署名
