最近读一个代码发现用了一个梯度更新方法, 刚开始还以为是什么奇奇怪怪的梯度下降法, 最后分析一下是用一阶梯度及其二次幂做的梯度更新.网上搜了一下, 果然就是称为Adam的梯度更新算法, 全称是:自适应矩估计(adaptive moment estimation) 国际惯例, 参考博文: 一文看懂各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法 Adam:一种随机优化方法 An overview of gradient descent optimization algorithms 梯度下降优化算法

Question? Adam 算法是什么,它为优化深度学习模型带来了哪些优势? Adam 算法的原理机制是怎么样的,它与相关的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么区别. Adam 算法应该如何调参,它常用的配置参数是怎么样的. Adam 的实现优化的过程和权重更新规则 Adam 的初始化偏差修正的推导 Adam 的扩展形式:AdaMax 1.什么是Adam优化算法? Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是

1.mini-batch size 表示每次都只筛选一部分作为训练的样本,进行训练,遍历一次样本的次数为(样本数/单次样本数目) 当mini-batch size 的数量通常介于1,m 之间    当为1时,称为随机梯度下降 一般我们选择64,128, 256等样本数目 import numpy as np import math def random_mini_batch(X, Y, mini_batch = 64, seed=0): np.random.seed(seed) m = X.sh

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的梯度下降算法. 基本思想:计算梯度的指数加权平均数并利用该梯度更新你的权重 假设图中是你的成本函数,你需要优化你的成本函数函数形象如图所示.其中红点所示就是你的最低点.使用常规的梯度下降方法会有摆动这种波动减缓了你训练模型的速度,不利于使用较大的学习率,如果学习率使用过大则可能会偏离函数的范围.为

概念:Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的．该算法名为「Adam」,其并不是首字母缩写,也不是人名.它的名称来源于适应性矩估计(adaptive moment estimation) Adam(A

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的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x). 比如说,权重(W)和偏差(b)就是这样的内部参数,一般用于计算输出值,在训练

1. 训练误差和泛化误差 机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现.如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不⼀定更准确.这是为什么呢? 因为存在着训练误差和泛化误差: 训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差. 泛化误差:模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似. 训练误差的期望小于或等于泛化误差.也就是说,⼀般情况下,由训练数据集学到的模型参数会使模型在训练数据集上的表现优于或等于在测

1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快.但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大,直接对这么大的的数据作梯度下降,可想而知速度是快不起来的.故这里将训练样本分割成较小的训练子集,子集就叫mini-batch.例如:训练样本数量m=500万,设置mini-batch=1000,则可以将训练

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个

笔记:Andrew Ng's Deeping Learning视频 摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/58457.html 本章介绍了优化算法,让神经网络运行的更快 1. 梯度优化算法 1.1 Mini-batch 梯度下降 将 \(X = [x^{(1)}, x^{(2)}, x^{(3)}, ..., x^{(m)}]\) 矩阵所有 \(m\) 个样本划分为 \(t\) 个子训练集,每个子训练集,也叫做mini-batch: 每个子训练集称为 \(x^

目录 1. Mini-batch gradient descent 1.1 算法原理 1.2 进一步理解Mini-batch gradient descent 1.3 TensorFlow中的梯度下降 2. Exponentially weighted averages 2.1 伦敦天气温度 2.2 进一步理解Exponentially weighted averages 2.3 偏差修正(bias correction) 3. Gradient descent with momentum(Mo

首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习

Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了. 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味可是千差万别.火小了夹生,火大了易糊,火不匀则半生半糊. 机器学习也是一样,模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能.有时候效果不好,未必是特征的问题或者模型设计的问题,很可能就是优化算法的问题. 说到优化算

机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了. 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味可是千差万别.火小了夹生,火大了易糊,火不匀则半生半糊. 机器学习也是一样,模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能.有时候效果不好,未必是特征的问题或者模型设计的问题,很可能就是优化算法的问题. 说到优化算法,入门级必从SGD学起,老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDe

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梯度更新. mini-batch GD:小批量梯度下降.GD训练的每次迭代一定是向着最优方向前进,但SGD和mini-batch GD不一定,可能会"震荡".把所有样本一次放进网络,占用太多内存,甚至内存容纳不下如此大的数据量,因此可以分批次训练.可见,SGD是mini-batch GD的

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: 选择较小的学习率会使得梯度较大的自变量迭代过慢 选择较大的学习率会使得梯度较小的自变量迭代发散 因此,自然而然想到,要解决这一问题,不同自变量应该根据梯度的不同有不同的学习率.本篇介绍的几种优化算法都是基于这个思想的. 1 - AdaGrad算法 使用一个小批量随机梯度$g_t$按元素平方的累加变量$s_t$

有关各种优化算法的详细算法流程和公式可以参考[这篇blog],讲解比较清晰,这里说一下自己对他们之间关系的理解. BGD 与 SGD 首先,最简单的 BGD 以整个训练集的梯度和作为更新方向,缺点是速度慢,一个 epoch 只能更新一次模型参数. SGD 就是用来解决这个问题的,以每个样本的梯度作为更新方向,更新次数更频繁.但有两个缺点: 更新方向不稳定.波动很大.因为单个样本有很大的随机性,单样本的梯度不能指示参数优化的大方向. 所有参数的学习率相同,这并不合理,因为有些参数不需要频繁变化,而

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(2)-- 优化算法 深度机器学习中的batch的大小 深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响? 1. Mini-batch gradient descent SGD VS BGD VS MBGD 3. 指数加权平均(Exponentially weighted averages) 这种滑动平均算法称为指数加权平均(exponentially weighted average)其一般形式为: 值决定了指数加权平均的天数,近似表示为:

主要内容: 一.Mini-Batch Gradient descent 二.Momentum 四.RMSprop 五.Adam 六.优化算法性能比较 七.学习率衰减 一.Mini-Batch Gradient descent 1.一般地,有三种梯度下降算法: 1)(Batch )Gradient Descent,即我们平常所用的.它在每次求梯度的时候用上所有数据集,此种方式适合用在数据集规模不大的情况下. X = data_input Y = labels parameters = initia

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章 楔子 前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh