Adam 方法

Adam 方法将惯性保持和环境感知这两个优点集于一身。一方面, Adam 记录梯度的一阶矩(first moment),即过往梯度与当前梯度的平均,这体现了惯性保持;另一方面,Adam 还记录梯度的二阶矩(second moment),即过往梯度平方与当前梯度平方的平均,这类似AdaGrad 方法,体现了环境感知能力,为不同参数产生自适应的学习速率。一阶矩和二阶矩采用类似于滑动窗口内求平均的思想进行融合,即当前梯度和近一段时间内梯度的平均值,时间久远的梯度对当前平均值的贡献呈指数衰减。具体来说,一阶矩和二阶矩采用指数衰退平均(exponential decayaverage)技术,计算公式为

其中β1,β2 为衰减系数,mt 是一阶矩,vt 是二阶矩。

Adam的更多相关文章

  1. Unity Adam特性整理

    1.Wind 小工具,一个绘制箭头Gizmos的脚本 2.TubeLight柱形光照 蛮NB的技术,实现动态柱状光照,但相机必须挂上PostProcessing 默认场景拖出来之后是这样的,然后给相机 ...

  2. [DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络_优化算法2.6_2.9Momentum/RMSprop/Adam优化算法

    Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 动量梯度下降法(Momentum) 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准 ...

  3. 深度学习优化算法Momentum RMSprop Adam

    一.Momentum 1. 计算dw.db. 2. 定义v_db.v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+( ...

  4. 深度学习——优化器算法Optimizer详解(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)

    在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论 ...

  5. 【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)

    在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论 ...

  6. Heroku创始人Adam Wiggins发布十二要素应用宣言

    Heroku是业内知名的云应用平台,从对外提供服务以来,他们已经有上百万应用的托管和运营经验.前不久,创始人Adam Wiggins根据这些经验,发布了一个“十二要素应用宣言(The Twelve-F ...

  7. TensorFlow之DNN(二):全连接神经网络的加速技巧(Xavier初始化、Adam、Batch Norm、学习率衰减与梯度截断)

    在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦) ...

  8. (五) Keras Adam优化器以及CNN应用于手写识别

    视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常 ...

  9. 【DeepLearning】优化算法:SGD、GD、mini-batch GD、Moment、RMSprob、Adam

    优化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD:Gradient Descent,就是传统意义上的梯度下降,也叫batch GD. SGD:随机梯度下降.一次只随机选择一个样本进行训练和 ...

  10. 优化算法:AdaGrad | RMSProp | AdaDelta | Adam

    0 - 引入 简单的梯度下降等优化算法存在一个问题:目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来迭代,如果存在如下图的情况(不同自变量的梯度值有较大差别时候),存在如下问题: 选择较小的 ...

随机推荐

  1. eclipse-查看继承层次图/继承实现层次图

    阅读代码时,如果想要看某个类继承了哪些类.实现了哪些接口.哪些类继承了这个类,恰巧这个类的继承实现结构又比较复杂,那么如果对开发工具不是很熟练,这个需求是比较难以实现的.eclipse中的type h ...

  2. Hello SIP Protocol

    SIP Request Line Request-Line = Method SP Request-URI SP SIP-Version CRLFMethod:        1. REGISTER ...

  3. zeromq学习记录(七)订阅发布消息封装

    之前也有提到 使用订阅发布 pub sub模式必须要显示定义ZMQ_SUBSCRIBE 只有以此模式定义的过滤字节开头的消息才会被订阅者收到 如果想收到所有信息 可定义subscriber.setso ...

  4. EntityFramWork(3 code First 约定)

      Code First 约定 借助 Code First,可通过使用 C# 或 Visual Basic .NET 类来描述模型.模型的基本形状可通过约定来检测.约定是规则集,用于在使用 Code ...

  5. Programming | 中/ 英文词频统计(MATLAB实现)

    一.英文词频统计 英文词频统计很简单,只需借助split断句,再统计即可. 完整MATLAB代码: function wordcount %思路:中文词频统计涉及到对"词语"的判断 ...

  6. Django积木块一——验证码

    验证码 在github中搜验证码,那个有使用文档 # pip install django-simple-captcha==0.4.6 # setting app captcha # url url( ...

  7. Android ------------------ 带边框的圆角矩形

    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><shape xmlns:android="http:/ ...

  8. flask源码解析之上下文

    引入 对于flask而言,其请求过程与django有着截然不同的流程.在django中是将请求一步步封装最终传入视图函数的参数中,但是在flask中,视图函数中并没有请求参数,而是将请求通过上下文机制 ...

  9. python 使用多线程进行并发编程/互斥锁的使用

    import threading import time """ python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了 ...

  10. InnoDB体系架构(一)后台线程

    InnoDB体系架构——后台线程 上一篇已经了解了MySQL数据库的体系结构 这一篇除了介绍InnoDB存储引擎的体系架构外,同时进一步了解InnoDB的后台线程. InnoDB存储引擎是多线程的模型 ...