引言 很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题，今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。...本文概要 1 随机梯度下降（SGD） 2 标准动量优化算法（Momentum） 3 RMSProp算法 4 Adam 5 总结 正文开始 1 随机梯度下降（SGD） 算法介绍 对比批量梯度下降法...4 Adam 算法介绍 Adam中动量直接并入了梯度一阶矩（指数加权）的估计。...在实际操作中，推荐Adam作为默认算法，一般比RMSProp要好一点。 5 总结 为了验证四种算法的性能，在pytorch中的对同一个网络进行优化，比较四种算法损失函数随着时间的变化情况。...=torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(),lr=LR,betas=(0.9,0.99)) ?
▌06 到底该用Adam还是SGD？ 所以，谈到现在，到底Adam好还是SGD好？这可能是很难一句话说清楚的事情。...Adam的下降方向是 ? 而SGD的下降方向是 ?...SGD下降方向必定可以分解为Adam下降方向及其正交方向上的两个方向之和，那么其在Adam下降方向上的投影就意味着SGD在Adam算法决定的下降方向上前进的距离，而在Adam下降方向的正交方向上的投影是...(图片来自原文，这里p为Adam下降方向，g为梯度方向，r为SGD的学习率。) 如果SGD要走完Adam未走完的路，那就首先要接过Adam的大旗——沿着 ?...这样我们就知道该如何确定SGD的步长（学习率）了——SGD在Adam下降方向上的正交投影，应该正好等于Adam的下降方向（含步长）。也即： ?
今天，我们发现了一篇有趣的论文，该研究提出了一种新型优化方法 AdaBound，「和 Adam一样快、和 SGD一样好」。...而且一作骆梁宸是北京大学的本科生……（长江后浪推前浪嘤 :) 作者在 reddit 网站发帖介绍了这项研究，并提供了 PyTorch 实现。...正如作者所言，AdaBound 最重要的属性是「和 Adam 一样快、和 SGD 一样好」。...实验 在此部分，研究者对不同的模型进行实证研究，将新方法与常用优化方法进行对比，包括 SGD(M)、ADAGRAD、ADAM 和 AMSGRAD。...图 4：在 PTB 上使用不同层的 LSTM 对比 SGD、ADAM、ADABOUND 和 AMSBOUND 困惑度曲线。
今天，我们发现了一篇有趣的论文，该研究提出了一种新型优化方法 AdaBound，「和 Adam一样快、和 SGD一样好」。...而且一作骆梁宸是北京大学的本科生……（长江后浪推前浪嘤 :) 作者在 reddit 网站发帖介绍了这项研究，并提供了 PyTorch 实现。...正如作者所言，AdaBound 最重要的属性是「和 Adam 一样快、和 SGD 一样好」。...听起来 Adam 好像高级了很多，但在 Reddi 等人的 ICLR 2018 最佳论文中，他们表示 Adam 等算法在经验上常会收敛得比带动量的 SGD 方法差，他们证明了导致该问题的一个原因是这些算法使用了指数滑动平均...图 4：在 PTB 上使用不同层的 LSTM 对比 SGD、ADAM、ADABOUND 和 AMSBOUND 困惑度曲线。
“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 / AdaDelta，或者直接无脑用 Adam。...可是看看学术界的最新 paper，却发现一众大神还在用着入门级的 SGD，最多加个 Momentum 或者Nesterov，还经常会黑一下 Adam。这是为什么呢？”...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 / AdaDelta，或者直接无脑用 Adam。...可是看看学术界的最新 paper，却发现一众大神还在用着入门级的 SGD，最多加个 Momentum 或者 Nesterov，还经常会黑一下Adam。...深度学习优化算法经历了 SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam 这样的发展历程。
在pytorch中提供了 torch.optim方法优化我们的神经网络，torch.optim 是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。...optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]...参数首先sgd的参数有三个，1）opfunc；2）x；3）config；4）state config 第三个参数是一些配置变量，用来优化梯度下降用的，为了防止求得的最优解是局部最优解而不是全局最优解。
深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法（优化器） 1.1 原理解释 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...Adam使用动量和自适应学习率来加快收敛速度。SGD-M在SGD基础上增加了一阶动量，AdaGrad和AdaDelta在SGD基础上增加了二阶动量（二阶矩估计）。...AMSGRAD不增加步长，避免了ADAM和RMSPROP算法的缺陷。 12.AdaBound AdaBound算法训练速度比肩Adam，性能媲美SGD。...而因为收敛慢的问题应运而生的自适应优化算法Adam、AdaGrad、RMSprop 等，但这些自适应的优化算法虽然可以在训练早期展现出快速的收敛速度，但其在测试集上的表现却会很快陷入停滞，并最终被 SGD...是由内循环优化器（inner-loop）生成的k次序列权重；这里的优化器就是原有的优化器，如SGD，Adam等均可；其优化方法与原优化器并没有区别，例如给定优化器A，目标函数L，当前训练mini-batch
然而有趣的是，Adam 虽然在初始部分的训练和泛化度量都优于 SGD，但在收敛部分的性能却停滞不前。...这令很多研究者开始寻找结合 Adam 和 SGD 的新方法，他们希望新算法不仅能利用 Adam 的快速初始化过程，同时还利用 SGD 的泛化属性。...具体来说，我们提出了 SWATS 算法，一种在触发条件满足时由 Adam 转化为 SGD 的简单策略。我们提出的转换条件涉及到梯度子空间中的 Adam 迭代步投影。...图 1：在 CIFAR-10 数据集上使用四种优化器 SGD、Adam、Adam-Clip（1,∞）和 Adam-Clip（0,1）训练 DenseNet 架构。...SGD 在训练中实现了最佳测试准确率，且与 Adam 的泛化差距大概为 2%。为 Adam 的每个参数设置最小的学习速率可以减小泛化差距。
that weight return w - self.learning_rate * grad_wrt_w / np.sqrt(self.Eg + self.eps) class Adam
8.Adam：Adaptive Moment Estimation 这个算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。...超参数设定值: 建议 β1 ＝ 0.9，β2 ＝ 0.999，ϵ ＝ 10e−8 实践表明，Adam 比其他适应性学习方法效果要好。...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。...RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。...Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum， 随着梯度变的稀疏，Adam 比 RMSprop 效果会好。 整体来讲，Adam 是最好的选择。
Adam，SGD和Look Ahead + Adam/SGD在LSTM上的对比 为什么 RAdam 和 LookAhead 是互补的 可以说，RAdam 为优化器在开始训练时提供了最好的基础。...一旦方差稳定下来，RAdam 基本上就变成了 Adam，甚至是 SGD。因此，RAdam 的贡献是在训练的开始。...读者注意到，在结果部分，虽然 RAdam 超过了 Adam，但从长远来看，SGD 最终可以赶上并超过 RAdam 和 Adam 的最终精度。...正如 Lookahead 的研究人员所指出的，目前，大多数成功的优化器都是在 SGD 的基础上进行优化的 1 、自适应动量(Adam, AdaGrad) 2 、一种加速形式(Nesterov 动量或...LookAhead的PyTorch集成 然而，为了便于代码集成，简化用法，我合并了成一个单一的优化器，名为 Ranger。 ?
简介 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。 2....hat{\boldsymbol{G}}_t = \frac{\boldsymbol{G}_t}{1-\beta_2} \end{array} M^t=1−β1MtG^t=1−β2Gt Adam
阅读这篇文章时，要熟悉SGD方法和自适应学习率方法，如Adam方法。...改进Adam方法 尽管，像Adam这样的自适应学习率方法使用十分广泛，但是，在物体识别[17]和机器翻译 [3]等研究任务中，很多前沿的研究成果仍然在使用传统的带动量SGD方法。...这似乎与直觉相反，因为Adam方法有很好的收敛机制，且其自适应学习率会比传统的SGD方法表现得更好。但是，Adam和其他自适应学习率方法也有一些局限性。...作者表示，这种方法大幅提高了Adam方法的泛化能力，且在图像分类数据集上与带动量SGD方法效果相当。...因为，如果我们把SGD方法中的学习率退火添加到Adam中，它能在机器翻译任务中表现得比SGD方法更好，且更快地收敛[4]。
然而，各种基准测试的许多最优解决方案或在 Kaggle 中获胜的解决方案仍然选用 SGD，因为他们认为，Adam 获得的局部最小值会导致不良的泛化。...论文《Fixing Weight Decay Regularization in Adam》的作者曾说： 虽然我们初始版本的 Adam 在「热」启动时性能比 Adam 更好，但相比于热启动的 SGD 没有什么竞争力...这篇论文指出，所有流行的深度学习框架（Tensorflow，Pytorch）都在错误的权值衰减中实现了 Adam。作者在论文中提出了以下意见： L2 正则化和权值衰减不同。...L2 正则化在 Adam 中无效。 权值衰减在 Adam 和 SGD 中同样有效。 在 SGD 中，再参数化可以使 L2 正则化和权值衰减等效。...主流的库将权值衰减作为 SGD 和 Adam 的 L2 正则化。 ? ImageNet 上的前 5 个测试错误，图片来自原论文。
（如 Adam）竞争，那么 SGD 动量能不能自动调节呢？...结果 实验证明，YellowFin 在未经特殊调整的情况下可以比 Adam 手调基础学习速率和手调 SGD 动量在 ResNet 和 LSTM 训练中需要更少的迭代。 ?...手调 SGD 动量、手调 Adam 和 YellowFin 的训练损失，左图为 110 层 ResNet CIFAR10，右图为 164 层 ResNet CIFAR100。 ?...我们回顾了简单动量 SGD 算法，并展示了手动调整单个学习速率和动量值的方式可以与 Adam 的表现竞争。我们分析了其在学习率错误指定和客观曲率变化中的鲁棒性。...在 Pytorch 版本中，开发者宣称它可以嵌入式替代任何 Pytorch 内的优化器，在 from yellowfin import YFOptimizer 之后，它像所有 Pytorch 优化器一样支持
AdaBound是什么 AdaBound结合了SGD和Adam两种算法，在训练开始阶段，它能像Adam一样快速，在后期又能像SGD一样有很好的收敛性。...虽然Adam算法跑得比SGD更快，却存在两大缺陷：结果可能不收敛、可能找不到全局最优解。也就是说它的泛化能力较差，在解决某些问题上，表现还不如SGD。...它给学习率划出动态变化的界限，让实现从Adam到SGD的渐进和平滑过渡，让模型在开始阶段有和Adam一样快的训练速度，后期又能保证和SGD一样稳定的学习率。...=∞时，就是Adam算法。 为了实现从Adam到SGD的平滑过渡，让η? 和 η?变成随时间变化的函数：η? 递增从0收敛到α，η?从∞递减收敛到α。...自己动手 目前作者已经在GitHub上发布了基于PyTorch的AdaBound代码。
他们CIFAR-10数据集上进行测试，Adam的收敛速度比SGD要快，但最终收敛的结果并没有SGD好。他们进一步实验发现，主要是后期Adam的学习率太低，影响了有效的收敛。...他们试着对Adam的学习率的下界进行控制，发现效果好了很多。 于是他们提出了一个用来改进Adam的方法：前期用Adam，享受Adam快速收敛的优势；后期切换到SGD，慢慢寻找最优解。...这篇文章把这一切换过程傻瓜化，给出了切换SGD的时机选择方法，以及学习率的计算方法，效果看起来也不错。 到底该用Adam还是SGD？ 所以，谈到现在，到底Adam好还是SGD好？...而这个时候，不论是Adam，还是SGD，于你都不重要了。 少年，好好炼丹吧。...下文介绍Adam+SGD的组合策略，以及一些比较有用的tricks。
其中，SGD和SGDM，还有Adam是pytorch自带的优化器，而RAdam是最近提出的一个说是Adam更强的优化器，但是一般情况下真正的大佬还在用SGDM来做优化器。...= Net() net_Momentum = Net() net_Adam = Net() net_RAdam = Net() nets = [net_SGD, net_Momentum..., net_Adam, net_RAdam] opt_SGD = optim.SGD(net_SGD.parameters(), lr=LR) opt_Momentum = optim.SGD...(net_Momentum.parameters(), lr=LR, momentum=0.9) opt_Adam = optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=...可以看出来，Adam的效果可以说是非常好的。然后SGDM其次，SGDM是大佬们经常会使用的，所以在这里虽然看起来SGDM效果不如Adam，但是依然推荐在项目中，尝试一下SGDM的效果。
机器之心报道 作者：张倩、小舟 在一篇 NeurIPS 2020 Spotlight 论文中，来自耶鲁大学等机构的研究者提出了一种新型优化器，可以像 Adam 一样快速收敛，准确率媲美 SGD ，还能稳定训练...最常用的深度学习优化器大致可分为自适应方法（如Adam）和加速方案（如带有动量的随机梯度下降（SGD））。与 SGD 相比，许多模型（如卷积神经网络）采用自适应方法通常收敛速度更快，但泛化效果却较差。...SGD采用了一个很大的步长（∼ α|g_t|）；在Adam中，分母v_t很大，因此步长很小；而在AdaBelief中，分母s_t很小，因此步长和理想优化器一样大。...此时， 在这种情况下，Adam的表现很像「符号下降」。在2D 的例子中，更新是 ±45°，因此偏离了真正的梯度方向。符号更新效应可能导致自适应方法和SGD之间的泛化差距。...如下图4所示，AdaBelief与自适应方法（如Adam）一样实现了快速收敛，同时比SGD和其他方法具有更高的准确率。
pytorch 上有此优化器模块，torch.optim.SGD 2.Momentum 动量 是对随机梯度下降算法的一种优化，目的是加速学习。...pytorch上直接通过在SGD方面里面添加momentum参数： torch.optim.SGD（xxx, xxx, momentum=0.9） 3.NAG --- Nesterov Accelerated...pytorch上面直接把SGD中的nestrov开关打开： torch.optim.SGD（xxx, xxx, momentum=0.9， nesterov = True） 4.AdaGrad 定义为：...7.Adam（Adaptive Moment） 同时引入了一阶矩估计量和二阶矩估计量， 而且为了防止零初始化导致的开始阶段积累量较小，还进行了偏差修正操作 具体算法如下图所示： pytorch上有：...，基本上很多算法都直接用Adam优化方法了
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