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Adam 优化器

Adam 优化器是什么？​

Adam优化器是一种用于深度学习模型训练的自适应学习率优化算法。它结合了两种流行的优化算法：AdaGrad和RMSProp，因此得名"Adam"（Adaptive Moment Estimation）。

以下是Adam优化器的主要特点和工作原理：

  1. 动量（Momentum）:
    • Adam使用了动量的概念，这意味着它考虑了过去的梯度来更新当前的权重。这有助于加速优化过程并减少振荡。
  2. 自适应学习率:
    • Adam为每个参数维度独立地调整学习率。这是通过计算梯度的一阶矩（均值）和二阶矩（未中心化的方差）来实现的。
  3. 偏差修正:
    • 由于一阶矩和二阶矩的估计值都是初始化为零的，Adam使用了偏差修正来调整这些估计值，使其更加准确。

Adam的更新规则:

  • 计算梯度的指数移动平均值（动量）。
  • 计算梯度的指数移动平均值的平方（缩放）。
  • 对上述两个值进行偏差修正。
  • 使用修正后的值来更新参数。

数学公式: 假设 gtg_t 是时刻 tt 的梯度，mtm_t 和 vtv_t 分别是梯度的一阶矩和二阶矩的估计值，那么Adam的更新规则为： mt=β1mt−1+(1−β1)gtm_t = \beta_1 m_{t-1} + (1 - \beta_1) g_t vt=β2vt−1+(1−β2)gt2v_t = \beta_2 v_{t-1} + (1 - \beta_2) g_t^2 m^t=mt1−β1t\hat{m}_t = \frac{m_t}{1 - \beta_1^t} v^t=vt1−β2t\hat{v}_t = \frac{v_t}{1 - \beta_2^t} θt+1=θt−αm^tv^t+ϵ\theta_{t+1} = \theta_t - \alpha \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon} 其中，θ\theta 是模型参数，α\alpha 是学习率，β1\beta_1 和 β2\beta_2 是超参数，通常设置为0.9和0.999，ϵ\epsilon 是一个非常小的数，用于防止除以零。

优点:

  • 通常在实践中表现得很好，对于大多数深度学习任务，它都是推荐的优化器。
  • 自适应学习率意味着它对初始学习率的选择不是特别敏感。

缺点:

  • 尽管Adam通常表现得很好，但在某些情况下，它可能不如其他优化器（如L-BFGS或SGD）稳定。

总的来说，Adam优化器是一种高效的深度学习优化算法，它结合了多种技术来提供快速、稳定的训练。