Deep Learning 最優化方法之Adam

2021-09-02 20:15:33 字數 843 閱讀 1329

2023年05月21日 23:06:52

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深度學習

優化

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本文是deep learning 之 最優化方法系列文章的adam方法。主要參考deep learning 一書。

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先上結論:

1.adam演算法可以看做是修正後的momentum+rmsprop演算法

2.動量直接併入梯度一階矩估計中(指數加權)

3.adam通常被認為對超引數的選擇相當魯棒

4.學習率建議為0.001

再看演算法:其實就是momentum+rmsprop的結合,然後再修正其偏差。

Deep Learning 之 最優化方法

寫在前面本文主要是對deep learning一書最優化方法的總結,具體詳細的演算法,另起博文展開。deep learning 之 最優化方法 deep learning 最優化方法之sgd deep learning 最優化方法之momentum 動量 deep learning 最優化方法之ne...

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最優化理論

最優化 optimization 應用數學的重要研究領域.它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素 的量 以使某一 或某些 指標達到最優的一些學科的總稱.由於運籌學中出現的問題大多即是最優化所研究的問題,因此運籌學的許多分支,如數學規劃 組合最優化 排隊論,以及決策論等也是最優化的組成部分.此外,最優...