Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。Adam 对每个参数使用相同的学习率，并随着学习的进行而独立地适应。此外，Adam 是基于动量的算法，利用了梯度的历史信息。...基于这些特征，在选择优化算法时，Adam 往往是「当仁不让」。...各个要素之间的均衡如此微妙，以至于解决非收敛问题所需的微小变化也被认为会带来比 Adam 稍差的性能。 但是，这一切的可能性有多大呢？我的意思是，Adam 真的是最好的优化算法吗？...于是，我提出了一个假设，但在解释它之前，我们有必要简单谈谈应用深度学习社区。...并且，现在很多新论文也在使用 Ranger 等其他优化器。此外，关于 Adam 的另一种说法是，如果它真的自适应，那我们就不需要学习率查找器（finder）和调度器（scheduler）了。
Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。Adam 对每个参数使用相同的学习率，并随着学习的进行而独立地适应。此外，Adam 是基于动量的算法，利用了梯度的历史信息。...基于这些特征，在选择优化算法时，Adam 往往是「当仁不让」。...各个要素之间的均衡如此微妙，以至于解决非收敛问题所需的微小变化也被认为会带来比 Adam 稍差的性能。 但是，这一切的可能性有多大呢？我的意思是，Adam 真的是最好的优化算法吗？...于是，我提出了一个假设，但在解释它之前，我们有必要简单谈谈应用深度学习社区。...并且，现在很多新论文也在使用 Ranger 等其他优化器。此外，关于 Adam 的另一种说法是，如果它真的自适应，那我们就不需要学习率查找器（finder）和调度器（scheduler）了。 ?
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还在苦恼怎么给优化器调整更好的参数吗？ 现在，谷歌大脑搞出了一个新的优化器VeLO，无需手动调整任何超参数，直接用就完事了。...论文作者之一Lucas Beyer将VeLO与其他“重度”调参的优化器进行了对比，性能不相上下： 有网友看到了一丝优化器进步的曙光： 在Adam之后出现了不少优化器，却都表现得非常失败。...结果显示，VeLO不仅比无需调整超参数的优化器效果更好，甚至比仔细调整过超参数的一些优化器效果还好： 与“经典老大哥”Adam相比，VeLO在所有任务上训练加速都更快，其中50%以上的任务比调整学习率的...Adam快4倍以上，14%以上的任务中，VeLO学习率甚至快上16倍。...而在6类学习任务（数据集+对应模型）的优化效果上，VeLO在其中5类任务上表现效果都与Adam相当甚至更好： 值得一提的是，这次VeLO也被部署在JAX中，看来谷歌是真的很大力推广这个新框架了。
发现潜在的新方向，例如在出现过拟合问题时使用新的正则化器。 确定无效的方向并将其删除，从而降低后续实验的复杂度。 判断超参数的优化空间是否已经饱和。 围绕最佳值缩小我们的搜索空间，以提高调整效率。...学习率是一个冗余超参数，如果我们要公平对比不同深度的模型，我们必须分别调整学习率（通常情况下最优学习率和模型结构有关）。 激活函数是一个固定超参数。...尽管当资源有限或有强力的证据表明它们不影响目标超参数时，我们可能固定其中一些参数，但通常应该假设优化器超参数必须单独调整，以在不同设置之间进行公平比较目标超参数。...在各种优化器超参数（例如学习率、动量、学习率调度参数、Adam优化器的beta等）中，至少有一些是冗余超参数，因为它们往往与其他变化相互影响。...在某些情况下，一个超参数是冗余还是固定超参数将取决于目标超参数的值。 例如，假设我们想知道 Nesterov momentum 和 Adam 中哪个优化器的验证错误率更低。
▌使用 ADAM 优化器 确实很有效。与更传统的优化器相比，如 Vanilla 梯度下降法，我们更喜欢用ADAM优化器。...特别是在输入数据在一端或两端可能不受限制的情况下，神经网络将在（0,1）之间学习得更好。 ▌一般不用学习率衰减 学习率衰减在 SGD 中更为常见，但 ADAM 很自然地处理了这个问题。...如果你真的想把每一分表现都挤出去：在训练结束时短时间内降低学习率；你可能会看到突然的、非常小的误差下降，然后它会再次变平。 如果你的卷积层有 64 或 128 个过滤器，那就足够了。...（对于 ADAM 优化器，我们发现在很多经历中，学习率大约为 0.001 时，表现很不错。）...我们从这个特定的实验序列中得出结论，批归一化隐藏了由槽糕的初始化引起的爆炸梯度，并且 ADAM 优化器对学习率的衰减并没有什么特别的帮助，与批归一化一样，裁剪值只是掩盖了真正的问题。
把γ变成0.9，就是RMSprop方法了，这个方法在Hinton的课程中使用的，没有发表成论文，毕竟有Adadelta了，没有发表必要。...Adam对梯度的一阶和二阶都进行了估计与偏差修正，使用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来动态调整每个参数的学习率。 ? ? ?...上面的式子根据梯度对参数更新的幅度进行了动态调整，所以Adam对学习率没有那么敏感。...Adam每次迭代参数的学习步长都有一个确定的范围，不会因为很大的梯度导致很大的学习步长，参数的值比较稳定，但是它也并非真的是参数不敏感的，学习率在训练的后期可仍然可能不稳定导致无法收敛到足够好的值，泛化能力较差...10 Adabound方法 上面说了，beta2的值造成Adam算法有可能不收敛或者不稳定而找不到全局最优解，落实到最后的优化参数那就是不稳定和异常(过大或者过小)的学习率。
尽管目前 Adam 差不多已经是默认的最优化器了，但从 17 年开始就有各种研究表示 Adam 还是有一些缺陷的，甚至它的收敛效果在某些环境下比 SGD 还差。...但使用动量机制又会有新的问题，我们需要调整多个超参数以获得比较好的效果，不能像 Adam 给个默认的学习率 0.0001 就差不多了。...（右）使用不同优化器的 ResNet-18 在 CIFAR 数据集上的验证准确率。研究者详细研究了其它优化器的学习率和权重衰减（见论文附录 C）。...星号表示激进的学习率衰减机制，其中 LR 在迭代 30、48 和 58 次时衰减。右表展示了使用 Lookahead 和 SGD 的 ResNet-50 的验证准确率。 ?...我们可以看到 Lookahead 可以在基础优化器上使用更高的学习率进行训练，且无需对 k 和 α 进行大量调整。
传统梯度下降算法使用固定的学习率，在不同参数上可能导致收敛速度过慢或不收敛。RMSProp通过自适应调整学习率来解决这个问题，对于每个参数使用不同的学习率，根据历史梯度的信息来自动调整。...然后，更新参数时使用调整后的学习率。对于每个参数的学习率η，计算调整后的学习率： η' = η / (√(s) + ε) 其中，ε是一个很小的常数，用于避免除以零的情况。...最后，使用调整后的学习率更新参数： 参数 = 参数 - η' * 梯度 在每次迭代中，RMSProp算法会根据历史梯度的信息调整学习率，使得对于梯度较大的参数，学习率较小，对于梯度较小的参数，学习率较大...由于旋转对称性，Adam算法可能会更快地收敛到最优点。 RMSProp：自适应学习率的优化算法，通过调整学习率的大小来适应不同特征的梯度变化。...随着优化的进展，需要调整γ吗？RMSProp算法对此有多敏感？ 解：通常情况下，较小的默认值（例如0.9或0.99）已经可以在许多问题上产生良好的效果，因此通常不需要频繁地调整γ的值。
近年来有很多不同的优化算法被提出来了，这些算法采用不同的方程来更新模型的参数。如2015年推出的Adam算法（Kingma and Ba, 2015），可以说在今天仍然是最常用的一种优化算法之一。...改进的Adam优化算法 尽管像Adam这样的自适应调节学习率的方法使用非常广泛，但是在计算机视觉和自然语言处理等许多相关任务上如目标识别（Huang et al.，2017）或机器翻译（Wu et al...微调学习率 在许多情况下，我们的模型是不需要改进和调整的，而是我们的超参数。...“2016年最好文章”）是由Andrychowicz et al. (2016)提出的，他们训练了一个长短期记忆网络优化器，在训练主要模型时更新参数。...不幸的是，学习一个独立的长短期记忆网络优化器或者使用预训练的长短期记忆网络优化器进行优化会大大的增加训练模型的复杂度。
另一个巨大的速度提升来自使用比普通渐变下降优化器更快的优化器。 在本节中，我们将介绍最流行的：动量优化，Nesterov 加速梯度，AdaGrad，RMSProp，最后是 Adam 优化。...但是，Adam 优化确实有三个可以调整的超参数（加上学习率）。 默认值通常工作的不错，但如果您需要调整它们，知道他们怎么实现的可能会有帮助。...Andrew Senior 等人在2013年的论文比较了使用动量优化训练深度神经网络进行语音识别时一些最流行的学习率调整的性能。...接下来，我们使用这个衰减的学习率创建一个优化器（在这个例子中是一个MomentumOptimizer）。...由于 AdaGrad，RMSProp 和 Adam 优化自动降低了训练期间的学习率，因此不需要添加额外的学习率调整。 对于其他优化算法，使用指数衰减或性能调度可显著加速收敛。
优化器的选择优化器（Optimizer）负责更新模型的参数，使得模型的损失最小化。DJL支持多种优化算法，包括经典的随机梯度下降（SGD）和基于动量的Adam优化器。....learningRate(0.001f) .build(); }}在此代码示例中，我们使用了Adam优化器并设置了学习率为0.001。...Adam优化器通常能够在大多数任务中取得良好的性能，尤其是在有大量数据和较复杂的模型时。3. 自定义训练流程在DJL中，训练过程通常是通过Trainer来执行的。...void main(String[] args) { // 调整学习率来优化模型 Adam optimizer = Adam.builder()...通过多次实验，我们可以评估不同学习率下模型的表现，从而确定最佳学习率。3. 早停策略早停（Early Stopping）是一种防止过拟合的方法，它可以在验证损失不再改善时停止训练。
方程1：随机梯度下降中的各种量 学习率调度器vs梯度下降优化 主要的不同在于梯度下降优化让学习率乘以一个因子，该因子是梯度的函数，以此来调整学习率成分，然而学习率调度器让学习率乘以一个恒为常数或是关于时间步幅的函数的因子...AdaMax算法 AdaMax（Kingma＆Ba，2015）是使用无限范围（因此为'max'）的由Adam算法的原作者们对其优化器进行改编的一种算法。...一般而言，在想使用带动量的RMSprop，或者Adam的地方，大多可以使用Nadam取得更好的效果。 Adam优化器也可以写成： ?...公式5：Adam优化器的权重更新 Nadam利用Nesterov通过将上面等式中的前一时刻的V_hat替换为当前时刻的V_hat，实现了提前一步更新梯度： ? 其中 ? 并有 ? V和S初始值置0....为什么要把学习速率除以梯度的均方根呢？ 这个目的是为了调整学习的速率。调整为了适应什么？答案是梯度。我们需要确保的是，当梯度较大时，我们希望更新适当缩小(否则，一个巨大的值将减去当前的权重!)
本文将介绍基于自适应学习率的优化算法：Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop） 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下...为了改进这些问题，提出了一些随机梯度下降的改进方法，其中包括学习率的调整和梯度的优化。 a. 学习率调整 学习率衰减（Learning Rate Decay）：随着训练的进行，逐渐降低学习率。...常见的学习率衰减方法有固定衰减、按照指数衰减、按照时间表衰减等。 Adagrad：自适应地调整学习率。...RMSprop：也是一种自适应学习率的方法，通过使用梯度的指数加权移动平均来调整学习率。RMSprop结合了Adagrad的思想，但使用了衰减平均来减缓学习率的累积效果，从而更加稳定。 b....在函数内部，使用一个循环来遍历待优化的参数params和对应的状态变量states，然后根据Adam算法的更新规则，对每个参数进行更新： 在更新过程中，使用torch.no_grad()上下文管理器
在精调模型方面：常常通过手动修改学习率来进行模型的二次调优。为了训练出更好的模型，一般会在使用Adam优化器训练到模型无法收敛之后，再使用SGD优化器，通过手动调节学习率的方式，进一步提升模型性能。...需要额外安装Addons模块进行使用。 2 TensorFlow中的优化器种类 在TensorFlow 2.0版本中,常用的优化器有： SGD：随机梯度下降优化器。...一般使用优化器的默认参数，这个优化器对训练循环神经网络比较好。 Adagrad：适应性梯度优化器。是一种具有特定参数学习率的优化器，它根据参数在训练期间的更新频率进行自适应调整。...优化时的学习率：用来控制优化器在工作时对参数的调节幅度。...退化学习率 一般在训练开始时使用较大的学习率，使得损失函数快速达到极小值附近。随着训练的进行，变成使用较小的学习率，使得损失函数在极小值附近微调，直至达到极小值。这就是退化学习率的想法。
Adam 接受了这个想法，在过程中加入了标准方法，就这样产生了 Adam 优化器（稍加调整以避免早期批次出现偏差）！ 首次发表之时，深度学习社区都为来自原论文的一些图表（如下图）兴奋不已： ?...这意味着我们已经看到使用 Adam 的超收敛！超收敛是训练学习率高的神经网络时出现的一种现象，它表示节省了一半训练过程。...当我们使用 Adam 优化器时，权重衰减的部分可能相差更大。因为 Adam 中的 L2 正则化需要添加 wd*w 到梯度中，并分别计算梯度及其平方的移动均值，然后再能更新权重。...在优化器中的阶梯函数，我们只需要使用梯度修正参数，根本不使用参数本身的值（除了权重衰减，我们将在外部处理它）。...Adam 优化器在深度学习中收敛的证明（因为它针对凸问题）和他们在其中发现的错误对于与现实问题无关的合成实验很重要。
支持非凸优化： ADAM对非凸优化问题有较好的适应能力，适合深度学习的复杂模型。2.2 ADAM的局限性泛化性能欠佳： 尽管ADAM在训练集上表现良好，但可能导致模型在验证集或测试集上过拟合。...四、ADAM与学习率调度的结合实践在实际训练中，ADAM算法与学习率调度器的结合是提升模型效果的重要手段。...以下是一些结合实践的建议：4.1 配合学习率调度器 训练前期快速收敛： 使用线性热身结合ADAM，使模型快速适应优化过程。...中后期精细调整： 在验证性能停滞时，引入余弦退火或性能监控调度器，降低学习率以细化收敛。...五、总结 ADAM算法作为深度学习优化中的重要工具，以其高效性和自适应性深受欢迎，而学习率调度器则通过动态调整学习率进一步提高了优化效果。
Adam 是深度学习中常用的优化器，我在使用时遇到了一点问题，弄清楚后记录下来。...Adam Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器是一种广泛使用的优化算法，在深度学习训练中特别流行。...参数更新： 结合以上两点，Adam 优化器在每次迭代中更新每个参数，使用的是基于一阶矩和二阶矩调整后的梯度。...Adam 优化器的关键优势在于其自适应学习率的特性，这使得它在处理不同参数的更新时更为灵活，尤其是在处理稀疏梯度或不同量级的梯度时。Adam 通常需要更少的手动超参数调整，尤其是学习率。...问题记录 我在使用 Adam 优化器优化参数时遇到了稍微复杂的情况： 我的优化器 A 同时管理参数 B, C，但是在某一阶段的网络训练中，我确定 C 不会参与梯度回传，需要 A 优化 B 中的参数即可
即使对于已经入门的人，在设计神经网络时也会有很多疑问，例如：什么是良好的学习率？应具有多少个隐藏层？dropout真的有用吗？为什么梯度消失了？...2.学习率 选择学习速度非常重要，每当调整网络的其他超参数时，都需要重新调整学习率。...然后，可以使用此学习率来重新训练模型。 当然在一些兼容性比较好的优化器上，学习率的重要性会相对减弱。 通常，使用SGD优化器时，配合手动的学习率查找器方法，可以训练出最佳模型。...另外Nadam也是非常好的优化器， Nadam是使用Nesterov技术的常规Adam优化器，因此收敛速度比Adam快。...有许多种调度学习率的方法，包括成倍地降低学习率，使用步进函数或在性能开始下降或使用1周期计划时对其进行调整。 在训练完所有其他超参数之前，可以使用恒定的学习率。并最终实现学习率衰减调度。
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