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AdaGrad

简介 AdaGrad 算法是借鉴 正则化的思想,每次迭代时自适应地调整每个参数的学习率。 2. AdaGrad 方法会记录过去所有梯度的平方和。因此,学习越深入,更新的幅度就越小。

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AdaGrad | RMSProp | AdaDelta | Adam 概述与对比

最近参考[5]重新回顾了AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam几个优化算法的基本思想,在此简单做一下这几个算法的概述和对比。 1 AdaGrad算法 [1]使用一个小批量随机梯度 按元素平方的累加变量 ,在时间步0,AdaGrad将 中每个元素初始化为0,其更新公式为: 其中 是按元素相乘, 是学习率, 是为了维持数值稳定性而添加的常数 ,为了解决这一问题,RMSProp[2]是基于AdaGrad算法做了一点小修改,其更新公式为: 其中, 是学习率, 是为了维持数值稳定性而添加的常数(如 )。 另外,比AdaGrad多了超参数 , 可以看作是最近 个时间步的小批量随机梯度平方项的加权平均,从而使得每个元素的学习率在迭代过程中不再一直降低或者不变。 5 总结 综上分析,可以得出如下几个结论: AdaGrad、RMSProp、AdaDelta和Adam几个优化算法,目标函数自变量中每个元素都分别拥有自己的学习率; AdaGrad目标函数自变量中各个元素的学习率只能保持下降或者不变

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    梯度下降的可视化解释(Adam,AdaGrad,Momentum,RMSProp)

    同样,我们将在后面看到,它也将更好地通过高原区 AdaGrad Adaptive Gradient 算法,简称 AdaGrad,不是像动量一样跟踪梯度之和,而是跟踪梯度平方之和,并使用这种方法在不同的方向上调整梯度 这个属性让 AdaGrad (以及其它类似的基于梯度平方的方法,如 RMSProp 和 Adam)更好地避开鞍点。 RMSProp 然而,AdaGrad 的问题在于它非常慢。这是因为梯度的平方和只会增加而不会减小。 但是 AdaGrad 的梯度平方和累计得非常快,以至于它们很快变得非常巨大(从动画中方块的大小可以看出)。买路费负担沉重,最终 AdaGrad 几乎停止了。 Adagrad 使用没有衰减的二阶矩来处理稀疏特征。Rmsprop 使用二阶矩的衰减率来加速 AdaGrad。Adam同时使用一阶矩和二阶矩,通常是最好的选择。

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    【python实现卷积神经网络】优化器的实现(SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)

    approx_future_grad # Move against the gradient to minimize loss return w - self.w_updt class Adagrad

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    深度学习——优化器算法Optimizer详解(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)

    在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? Adagrad 的优点是减少了学习率的手动调节 超参数设定值:一般η选取0.01 缺点: 它的缺点是分母会不断积累,这样学习率就会收缩并最终会变得非常小。 7.Adadelta 这个算法是对 Adagrad 的改进, 和 Adagrad 相比,就是分母的 G 换成了过去的梯度平方的衰减平均值,指数衰减平均值 ? 由图可知自适应学习率方法即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam 在这种情景下会更合适而且收敛性更好。 ---- 三.如何选择优化算法 如果数据是稀疏的,就用自适用方法,即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。

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    推荐算法|FM模型python

    为了提升模型性能,本次代码同步引入加入L2正则及Adagrad。 1 概念回顾 我们首先来回顾一下梯度下降法、Adagrad的概念。 梯度下降法 假设损失函数为: ? Adagrad 梯度下降中有学习率参数,合适的学习率会影响模型训练效率及准确性。Adagrad的核心思想就是随着迭代次数增加,让学习率变小。加入后,参数的迭代变为: ? 其中 ? 根据Adagrad更新学习率,就得到最终计算方法。整个过程伪代码如下: ? 3 python实现 此处仅展示核心代码,获得完整代码方法在文末。 def FM_function_L2_Adagrad(dataMatrix, classLabels, k, iter): lamda = 1 #正则化参数 m, n = shape(dataMatrix = 0: #加入adagrad w_grad += (loss* classLabels

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    深度学习中的优化算法总结

    主要优化算法有:GD、SGD、Momentum、Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam。 3 Adagrad:Adaptive gradient algorithm     AdaGrad是一种可以自动改变学习速率的优化算法,只需设定一个全局学习速率ϵ,每次迭代使用的学习速率与历史梯度有关。 RMSprop 和 Adadelta(这里没有介绍)都是为了解决 Adagrad 学习率急剧下降问题的。 迭代规则: ?     优点:相比于AdaGrad,这种方法更好的解决了深度学习中过早的结束学习的问题;适合处理非平稳目标,对RNN效果很好。 缺点:引入的新的超参:衰减系数ρ;依然依赖于全局学习速率。 tensorflow/python/training/adagrad.py adagrad Dual Averaging tensorflow/python/training/adagrad_da.py

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    超越Adam,从适应性学习率家族出发解读ICLR 2018高分论文

    AdaGrad AdaGrad 亦称为适应性梯度(Adaptive Gradient),它允许学习率基于参数进行调整,而不需要在学习过程中人为调整学习率。 AdaGrad 对具有较大梯度的参数相应地有一个快速下降的过程,而具有小梯度的参数在学习率上有相对较小的下降速度。因此,AdaGrad 成了稀疏数据如图像识别和 NLP 的天然选择。 在 Adagrad 中,每次迭代中每个参数使用的都是不同的学习率。以下是 AdaGrad 的参数更新式: ? Adam 算法同时获得了 AdaGrad 和 RMSProp 算法的优点。 一个关键点是,SGD 和 AdaGrad 对于所有 t ∈ [T] 都有Γ_t⪰0,这只是从 SGD 和 AdaGrad 的更新规则推导而出。

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    神经网络中的梯度优化算法(二)

    Adagrad(Adaptive gradient algorithm) Adagrad算法可以针对不同的参数自适应的采用不同的更新频率,对低频出现的特征采用低的更新率,对高频出现的特征采用高的更新率, SGD的每个参数的更新过程如下: Adagrad的每个参数更新过程如下: 是一个对角矩阵,对角线上的每个元素是t时刻前所有 的梯度的平方和。 Adagrad的主要缺点是,它的分母是平方梯度的累积,它的值会一直增加,最终导致学习率衰减到非常小,从而使得学习算法无法进行下去。 ') Adadelta Adadelta算法主要解决Adagrad的缺陷,它不再累加过去所有的梯度,而是仅累积过去固定个数的梯度。 RMSprop RMSprop是Geoff Hinton提出的一种自适应学习率的方法,它与Adadelta方法都是为了解决Adagrad学习率急剧下降问题的。它与Adadelta方法是一致的。

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    动手学深度学习(八) 优化算法进阶

    Algorithm AdaGrad算法会使用一个小批量随机梯度 ? 按元素平方的累加变量 ? 。在时间步0,AdaGrad将 ? 中每个元素初始化为0。在时间步 ? ,首先将小批量随机梯度 ? Implement 同动量法一样,AdaGrad算法需要对每个自变量维护同它一样形状的状态变量。我们根据AdaGrad算法中的公式实现该算法。 Pytorch Class 通过名称为“adagrad”的Trainer实例,我们便可使用Pytorch提供的AdaGrad算法来训练模型。 因此,当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时,AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小,可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题,RMSProp算法对AdaGrad算法做了修改。 回忆在“AdaGrad算法”一节使用的学习率为0.4的AdaGrad算法,自变量在迭代后期的移动幅度较小。但在同样的学习率下,RMSProp算法可以更快逼近最优解。

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    深度学习优化器总结

    Adagrad Adagrad优化算法是一种自适应优化算法,针对高频特征更新步长较小,而低频特征更新较大。因此该算法适合应用在特征稀疏的场景。 Adagrad算法在每一步的计算的时候,根据历史梯度对学习率进行修改 ? 这里G是一个对角矩阵,对角线元素是截止当前时刻的历史梯度的平方和,eta是一个平方项。 Adagrad算法的主要优点是它避免了手动调整学习率的麻烦,大部分的实现都采用默认值0.01。 Adagrad算法主要的缺点在于,其分母梯度平方的累加和。 Adadelta Adadelta算法是adagrad算法的改进版,它主要解决了adagrad算法单调递减学习率的问题。通过约束历史梯度累加来替代累加所有历史梯度平方。 RMSprop RMSPprop算法和adadelta算法都是adagrad算法的优化版,用于解决adagrad算法学习率消失的问题,从最终的计算公式来看,RMSProp算法和Adadelta算法有相似的计算表达式

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    梯度下降优化算法概述

    Adagrad 的提出思想是:在学习的过程中自动调整学习率。对于出现频率低的参数使用较大的学习率,出现频率高的参数使用较小的学习率。Adagrad 公式如下: ? ? ? 令 ? 表示当前参数的梯度值,Adagrad 计算第 t 步之前累加的梯度平方和,以此作为学习率的分母。 Adagrad 在数据分布稀疏的场景能更好利用稀疏梯度的信息,相比 SGD 算法能更有效地收敛。 Adagrad 的在日常利用率较高,同时也存在着很多「坑」希望大家尽量避免。 Adadelta 是 Adagrad 的一种改进算法,更新过程中参照了牛顿法。 ? Adagrad 最大的变化是没有学习率的设置,但是到训练后期进入局部最小值雷区之后就会反复在局部最小值附近抖动。

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    ICML亮点论文:随机优化算法的证明以及在架构搜索上的应用

    现有的理论可以证明 Adagrad 算法在在线优化和凸优化的条件下可以收敛。本文为 AdaGrad 的拓展之一,AdaGrad-Norm,在平滑的非凸拓扑上优化的收敛提供证明。 本文使用的是 AdaGrad 系列里的一种优化算法——Adagrad-Norm。算法的数学表达式在下面列出: ? 即使在 b0 值初始过小的情况下,AdaGrad-Norm 和 AdaGrad-Coordinate 也会收敛且速度很快。 当 b0 的初始值过大的情况下,AdaGrad-Norm 和 AdaGrad-Coordinate 会以 SGD-Constant 相同的速度收敛。 ? 在 CNN 和 ResNet 的表现上,AdaGrad-Norm 表现也十分出色,在图 3 的右上角,AdaGrad 的非收敛性可以解释为梯度规范的无边界性。

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    如何在keras中添加自己的优化器(如adam等)

    sgd = SGD rmsprop = RMSprop adagrad = Adagrad adadelta = Adadelta adam = Adam adamsss = Adamsss adamax Keras Optimizer instance. """ if tf2.enabled(): all_classes = { 'adadelta': adadelta_v2.Adadelta, 'adagrad ': adagrad_v2.Adagrad, 'adam': adam_v2.Adam, 'adamsss': adamsss_v2.Adamsss, 'adamax': adamax_v2.Adamax rmsprop_v2.RMSprop, 'sgd': gradient_descent_v2.SGD } else: all_classes = { 'adadelta': Adadelta, 'adagrad ': Adagrad, 'adam': Adam, 'adamax': Adamax, 'nadam': Nadam, 'adamsss': Adamsss, 'rmsprop': RMSprop

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    基于keras的线性方程回归模型

    print('Y[:5]:', Y[:5]) adam = optimizers.Adam(lr=0.02) sgd = optimizers.SGD(lr=0.0002) adagrad = optimizers.Adagrad(lr=0.3) adadelta = optimizers.Adadelta(lr=0.3) optimizer_list = [adam, sgd, adagrad, adadelta] epochs_list = [100, 200, 500, 1000] for epochs in epochs_list: class 'keras.optimizers.SGD'>, w误差:0.0195, b误差:1.3155 epochs:100, 优化器种类:<class 'keras.optimizers.Adagrad class 'keras.optimizers.SGD'>, w误差:0.0181, b误差:1.2160 epochs:200, 优化器种类:<class 'keras.optimizers.Adagrad

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    神经网络优化算法综述

    ,本文将简要介绍常见的训练算法:adagrad、momentum、nag、rmsprop。 Adagrad便用参数之前导数的rms考虑了参数的状态信息。 答案是:gd是一次逼近,adagrad是用历史的导数信息做二次逼近。而∑ti=0(gi)2\sum_{i=0}^t (g^i)^2便表征了二次导数信息。 adagrad的优势就在用一次导数去估计二次导数。 估计的方法是:二次导数越大,那么其对应的一次导数的变化也越大,直观的例子如下: ? 总结来说,adagrad的理解有两种方式: 更新的大小不仅跟时间有关,也跟当前参数空间,参数周围的状态有关 gd是一阶更新方式,adagrad是二阶更新方式,用历史的梯度信息去近似二阶导数。

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    深度学习常用优化器汇总整理

    2.3 AdaGrad G_t=\sum^t_{i=1}g_i·g_i^T w_{t+1}=w_t-a·diag(G)^{\frac{1}{2}}·g_t AdaGrad 是首批成功利用自适应学习率的方法之一 AdaGrad 基于平方梯度之和的倒数的平方根来缩放每个参数的学习率。该过程将稀疏梯度方向放大,以允许在这些方向上进行较大调整。结果是在具有稀疏特征的场景中,AdaGrad 能够更快地收敛。 RMSprop v_{t+1}=\beta·v_t+(1-\beta)·g_t^2 w_{t+1}=w_t-\frac{a}{\sqrt{v_{t+1}}+e} ·g_t RMSprop其理念类似于 AdaGrad Adam 和 RMSprop(或 AdaGrad)之间一个主要区别是对瞬时估计 m 和 v 的零偏差进行了矫正。Adam 以少量超参数微调就能获得良好的性能著称。 总结 [3r3e2y0da6.gif] [0v56qjd6uq.gif] 如果数据是稀疏的,就用自适用方法,即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。

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    使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较

    v1,v2=0,0 gamma,lr=0.9,0.4 x1,x2=-4,-6 l1_adagrad,l2_adagrad=[],[] for i in range(20): l1_adagrad.append [:15],l2_adagrad[:15],color="blue",marker="*",markeredgecolor="black",linewidth=3,label="Adagrad") plt.figure 该算法的工作原理与Adagrad相似,只是稍加修改。不像AdaGrad那样取梯度平方的累积和,我们取这些梯度的指数移动平均值。使用指数平均的原因是为了给最近更新的梯度权重大于最近更新的梯度。 [:15],l2_adagrad[:15],color="blue",marker="*",markeredgecolor="black",linewidth=3,label="Adagrad") plt.plot [:15],l2_adagrad[:15],color="blue",marker="*",markeredgecolor="black",linewidth=3,label="Adagrad") plt.plot

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    关于深度学习优化器 optimizer 的选择

    ,Adadelta,Adam 等,详情: https://keras.io/optimizers/ 我们可以发现除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器, Adagrad 的优点是减少了学习率的手动调节 超参数设定值: 一般 η 就取 0.01。 缺点: 它的缺点是分母会不断积累,这样学习率就会收缩并最终会变得非常小。 7. Adadelta 这个算法是对 Adagrad 的改进,和 Adagrad 相比,就是分母的 G 换成了过去的梯度平方的衰减平均值: 这个分母相当于梯度的均方根 root mean squared (RMS 由图可知自适应学习率方法即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam 在这种情景下会更合适而且收敛性更好。 如何选择 1、如果数据是稀疏的,就用自适用方法,即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。

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    在机器学习项目中该如何选择优化器

    在2010年代,自适应梯度的使用,如AdaGrad或Adam已经变得越来越流行了。然而,最近的趋势表明,部分研究界重新使用SGD而不是自适应梯度方法。 AdaGrad AdaGrad的更新规则 AdaGrad是首个成功的利用自适应学习率的方法之一(因此得名)。AdaGrad根据梯度的平方和的倒数的平方根来衡量每个参数的学习速率。 Adam Adam的更新规则 Adam将AdaGrad,RMSprop和动量法结合在一起。步长方向由梯度的移动平均值决定,步长约为全局步长的上界。 Adam和RMSprop(或AdaGrad)之间的一个关键区别是,矩估计m和v被纠正为偏向于零。Adam以通过少量的超参数调优就能获得良好性能而闻名。 考虑表1,你看到看到AdaGrad具有自适应梯度方法中最少的可调参数。看到你的项目有限的时间表,你选择了AdaGrad作为优化器。 你的项目所具有资源是什么? 项目中可用的资源也会影响选择哪个优化器。

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