深度学习中的优化算法：从梯度下降到Adam
在深度学习的众多技术组件中，优化算法无疑是最为关键的部分之一。优化算法负责更新模型的权重，以最小化损失函数。这个过程中，梯度下降是最为基础且广泛应用的算法，但为了解决梯度消失、学习率选择等问题，研究者们提出了多种改进版本。本文将详细阐述几种主要的优化算法，并探讨它们的应用场景及优缺点。一、梯度下降梯度下降是最基本...
【深度学习】优化算法：从梯度下降到Adam
在深度学习的浪潮中，优化算法扮演着至关重要的角色。这些算法不仅决定了神经网络训练的速度，还直接影响了模型的最终性能。本文将带您领略优化算法的魅力，从基本的梯度下降法到高效的Adam算法，一探究竟。 一、优化算法概述 在深度学习中，优化算法的目标是最小化（或最大化）一个损失函数，该函数通常用于衡量模型预测与实际数据之间的差异。为了实现这一目标，我们需要调整神经网...
【从零开始学习深度学习】43. 算法优化之Adam算法【RMSProp算法与动量法的结合】介绍及其Pytorch实现
1. Adam算法介绍 2. 从零实现Adam算...
深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW
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![深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/fnj5anauszhew_f511d389031a4c4bad8dee88a9c27c42.jpeg)
【转】听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？
深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式ÿ...
深度学习优化算法入门：二、动量、RMSProp、Adam
编者按：DRDO研究人员Ayoosh Kathuria深入浅出地介绍了牛顿法、动量法、RMSProp、Adam优化算法。 本系列的上一篇文章介绍了随机梯度下降，以及如何应对陷入局部极小值或鞍点的问题。在这篇文章中，我们将查看另一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。 局部极小值和鞍点会使训练停滞，而病态曲率则会减慢训练速度，以至于机器学习从业者可能会觉得搜索收敛到了一个次优极小值。让我们深入了...
深度学习笔记6：神经网络优化算法之从SGD到Adam
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一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y...
2017年深度学习优化算法最新进展：如何改进SGD和Adam方法？
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 深度学习的基本目标，就是寻找一个泛化能力强的最小值，模型的快速性和可靠性也是一个加分点。 随机梯度下降（SGD）方法是1951年由Robbins和Monro提出的[1]，至今已有60年历史。在当前的深度学习研究中，这种方法至关重要，一般被用在反向传播过程中。 近年来，研究人员提出一些新的优化算法，使用了不同方程来更新模型参数。2015年Kingma和...
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