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。它结合了两种不同的优化算法的优点：Momentum 和 RMSprop。下面是 Adam 优化器的工作原理的简要概述：
优化算法主要用于调整神经网络中的超参数，使得训练数据集上的损失函数尽可能小。其核心逻辑是通过计算损失函数对参数的梯度（导数）来确定参数更新方向。
在使用TensorFlow进行深度学习时，经常会遇到一些错误。其中一个常见的错误是ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizers‘。本文将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。
深度学习常常需要大量的时间和计算机资源进行训练，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，但需要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！
每次更新我们需要计算整个数据集的梯度，因此使用批量梯度下降进行优化时，计算速度很慢，而且对于不适合内存计算的数据将会非常棘手。批量梯度下降算法不允许我们实时更新模型。
神经网络研究员早就意识到肯定是最难设置的超参数之一，因为它对模型的性能有显著的影响。损失通常高度敏感域参数空间中的某些方向，而不敏感于其他。动量算法可以在一定程度缓解这些问题，但这样做的代价是引入了另一个超参数，在这种情况下，自然会会问有没有其他方法。如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称的，那么每个参数社会不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率是有道理的。
Hello大家好，本期将和大家一起分享和讨论一下深度学习中的一个基础组件：Optimizer，也就是优化器。这是一个在炼丹过程中容易被忽视，但其实又非常重要的组件。接下来几分钟里，让我们重温优化器的发展和应用，希望对大家有所帮助。本期是机器学习基础三篇中的第二篇，希望大家多多支持~
以下内容摘自 http://www.cnblogs.com/xinchrome/p/4964930.html
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 数盟 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。 但是，深层网络架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外
但是鱼和熊掌不可兼得。Adam、RMSProp这些算法虽然收敛速度很快，当往往会掉入局部最优解的“陷阱”；原始的SGD方法虽然能收敛到更好的结果，但是训练速度太慢。
其实很多时候应该审视一下自己，知道自己的不足和长处，然后静下来去做一些事情，只有真正静下来才能深下去，只有深下去了才能有所突破，不要被别人的脚步带跑，无论什么时候专而精更重要，同时我也知自己的不足，有点狂、有点浮躁、坚持自己观点喜欢争论、说话有时候伤人等等，但是我的优点也正在此（下面是05年9月份写的《自己-社会-机器学习》的一篇文章，虽然有点浮躁，但是值得我再去回顾）：感觉自己成长了不少，不再抱怨，不再发脾气，不再那么要强，不再看重别人的眼光，更加注重自己的评价，开始接受一些事情，棱角开始慢慢圆滑，但是我了解自己，是绝不会消失，有些东西决不能随波逐流，社会锻炼了我们，最终也会将越来越好的自己放到社会中实践，这是一个无限循环的事情，最后的结果就是社会和我们都将越来越好，这也是一个漫长的过程，也需要充足的空间给我们释放，这就要看你的程序的时间复杂度和空间复杂度，这个好了，过程就会快一点，其实想一下，很多时候，我们就是在找一个最优解，但是社会的进步估计我们永远找到的也只能是局部最优了吧，也就是说在某个时间段我们尽最大可能想到的最好决策，至于全局最优解，这个问题还真是个无人能解的问题吧，马克思列宁提的共产主义可能就是我们最想要的那个损失函数的最小值，但是怎么能找到那个最适合的权重呢，来达到全局最优，值得思考？我们可能要像梯度下降那样了，慢慢的来调节权重，达到某阶段的最优，当然大神们都有自己的方法，这点不能否认，但是弯路是要走的，不如把眼光放长远，让我们一起期待。
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。这些方法在训练数据上表现良好，但在测试数据却差很多。
选自arXiv 机器之心编译 深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的五项正则化与七项优化策略，并重点解释了当前最为流行的 Adam 优化算法。本文主体介绍和简要分析基于南洋理工的概述论文，而 Adam 方法的具体介绍基于 14 年的 Adam 论文。 近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运
Adam作为一种快速收敛的优化器被广泛采用，但是它较差的收敛性限制了使用范围，为了保证更优的结果，很多情况下我们还在使用SGD。
听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？-深度学习世界。 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，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 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，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化算法的特性和其在深度学习中
1 梯度下降法（Gradient Descent）1.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）1.2 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）1.3 mini-batch 梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 存在的问题2 梯度下降优化算法2.1 Momentun动量梯度下降法2.2 Nesterov accelerated gradient（NAG）2.3 自适应学习率算法（Adagrad）2.4 均方根传递算法（Root Mean Square prop，RMSprop）2.5 自适应增量算法（Adadelta）2.6 适应性矩估计算法（Adam）
这几天，社群有位同学在基础机器学习算法岗工作了两年后，想要跳槽。最近面试了大概有20天左右时间了。
模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间的差距，差距越大代表越不相似
机器之心原创 作者：蒋思源 最近，ICLR 2018 高分论文讨论了 Adam 等适应性学习率算法的收敛性缺点，并提出了一种新的 Adam 变体。为此，我们从 AdaGrad 开始，依次分析了 AdaDelta、RMSProp 和 Adam 等适应性学习率算法家族，并在最后结合该 ICLR 2018 高分论文讨论 Adam 的非收敛性和修正的方法。 随机梯度下降是当前训练深度网络的主流方法，该方法通过在小批量数据上计算损失函数的梯度而迭代地更新权重与偏置项。特别的，SGD 的一类变体通过使用历史梯度某种形式
在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大（譬如，超定问题的最小二乘解），对于此类问题，通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解。
虽然有凑数的嫌疑，不过还是把SGD也顺带说一下，就算做一个符号说明了。常规的随机梯度下降公式如下：
对许多研究人员和分析师来说，预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上，投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息，帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。
论文：Salience-guided Ground Factor for Robust Localization of Delivery Robots in Complex Urban Environments
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在深度模型中我们通常需要设计一个模型的代价函数（或损失函数）来约束我们的训练过程，训练不是无目的的训练，而是朝着最小化代价函数的方向去训练的。本文主要讨论的就是这类特定的优化问题：寻找神经网络上一组参
本文总结了SGD、MomentumNesterov、Momentum、AdaGrad...等十种优化算法，每一种算法的讲解都附有详细的公式过程以及代码实现。
来源：深度学习爱好者 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/81020717 本文约3700字，建议阅读10分钟 本文为你总结十个优化算法的公式，并附上了简单的Python实现。 无论是什么优化算法，最后都可以用一个简单的公式抽象： 是参数，而 是参数的增量，而各种优化算法的主要区别在于对 的计算不同，本文总结了下面十个优化算法的公式，以及简单的Python实现： SGD Momentum Nesterov Momentum AdaGrad RMSProp Ada
2018 年 12 月 21 日，ICLR 2019 论文接收结果揭晓。据统计，ICLR 2019 共收到 1591 篇论文投稿，相比去年的 996 篇增长了 60%。ICLR 2019 共接收论文 500 篇，其中 oral 论文 24 篇、poster 论文 476 篇。
如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢？那就需要使用相应的指标来评价它的拟合程度，所使用到的函数就称为损失函数(Loss Function)，当损失函数值下降，我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函数值最小的时候，在指定数据集上时，为损失函数的平均值最小的时候。
深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数θ，它能显著地降低代价函数J(θ)。针对此类问题，研究人员提出了多种优化算法，Sebastian Ruder 在《An overview of gradient descent optimizationalgorithms》（链接：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf ）这篇论文中列出了常用优化算法的比较。主要优化算法有：GD、SGD、Momentum、Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam。
深层神经网络参数调优（四）——adam算法、α衰减与局部最优 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讲解另外一种思想的梯度下降——adam，并且在此之前介绍动量梯度下降和RMSprop算法作为前置内容。 另外，本文讲到学习速率衰减方式，以及局部最优和鞍点问题等。 二、动量梯度下降法 1、当前问题 mini-batch、随机梯度下降等，在优化每个w和b时，是会优化一个部分最优值，故容易出现抖动，导致优化速度慢。因此可以结合接下来的算法，来加快学习速度。 2、主要思想 将一
众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有：矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法（Jackknife）、自助法（Bootstrap）的相关内容。 点估计是参数估计的一个组成部分。有许多的估计方法与估计理论，具体内容可以参见lehmann的《点估计理论》（推荐第一版，第二版直接从UMVU估计开始的） 一、矩估计 对于随机变量来说，矩是其最广泛，最常用的数字特征，母体的各阶矩一般与的分布中所含的未知参数有关，有的甚至就等
深度学习框架目前基本上都是使用梯度下降算法及其变种进行优化，通常意义上大家会认为原始的梯度下降算法是最弱的，但事实上并非如此。
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是简接作用的，再打所述机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义于测试集上并且可能是不可解的。因此，我们只是间接地优化P，我们希望通过降低代价函数
在最简单的情况下，优化问题包括通过系统地从允许集合中选择输入值并计算函数值来最大化或最小化实函数。
在用梯度下降法求解优化问题时，最重要的操作就是计算目标函数的梯度。对于一些比较复杂的机器学习模型，如深度神经网络，目标函数的梯度公式也非常复杂，很容易写错。因此，在实际应用中，写出计算梯度的代码之后，通常需要验证自己写的代码是否正确。
中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。
WSDM的英文全称是 The International Conference on Web Search and Data Mining，中文意思是国际互联网检索与数据挖掘会议，由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会协调筹办，在互联网搜索、数据挖掘领域享有较高学术声誉，被中国计算机协会推荐为B类会议。在清华大学最新发布的新版计算机学科推荐学术会议和期刊列表中，WSDM已被列为准A类学术会议。
Adam 算法可以看作动量法和 RMSprop 算法的结合，不但使用动量作为参数更新方向，而且可以自适应调整学习率。
论文题目：RANGER21: A SYNERGISTIC DEEP LEARNING OPTIMIZER 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.13731.pdf
1、Progressive Domain Adaptation for Object Detection 2020年
【导读】大家好，我是泳鱼。深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的三项梯度下降优化算法、五项正则化与七项优化策略。
对于凸优化来说，任何局部最优解即为全局最优解。用贪婪算法或梯度下降法都能收敛到全局最优解，损失曲面如下。
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