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深度学习中的Adam优化算法详解

2024-07-11 18:40 作者：佚名

Adam 算法有哪些优点?Adam 算法的提出者描述其为两种随机梯度下降扩展式的优点集合，即：适应性梯度算法（AdaGrad）为每一个参数保留一个学习率以提升在稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题）上的性能。均方根传播（RMSProp）基于权重梯度最近量级的均值为每一个参数适应性地保留学习率。这意味着算法在非稳态和在线问题上有很有优秀的性能。 Adam 算法同时获得了 AdaGrad 和 RMSProp 算法的优点。 Adam 不仅如 RMSProp 算法那样基于一阶矩均值计算适应性参数学习率，它同时还充分利用了梯度的二阶矩均值（即有偏方差/uncentered variance）。

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