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神经网络优化：Adam(Adaptive Moment Estimation)
Adam算法其实就是结合了动量梯度下降法和RMSprop算法，是最广为使用的算法，在大多数情况下都有效果。 动量梯度算法和RMSprop算法的复习： 动量：https://www.cnblogs.com/toriyung/p/16467289.html RMS：https://www.cnblogs.com/toriyung/p/16537212.html 先和以往一样，计算V和S（记得修神经网络优化：RMSprop（均方根传播梯度下降法）
最终目的仍是减少振荡方向(b)的更新幅度，提高前进方向(ω)的更新幅度 引入Sdω和Sdb，如公式表达，由于dω<db，求其均方根作为分母，实现ω的更新幅度大，而b的更新幅度小 注意 1. 使用中为了避免出现√Sdω=0导致除数为0的情况出现，应令√(Sdω+ε) （吴恩达视频中建议ε=1e-8）Rprop 与 RMSprop 优化器
https://www.cnblogs.com/setdong/p/16508415.html 1. Rprop 在 full-batch optimization 中, 一些梯度可能很小, 而另一些梯度可能很大, 故难以寻找一个 global 学习率. 可以使用梯度的 sign 解决这个问题, 保证所有权重更新相同的大小. Rprop 在此基础上又考虑为每个权重单独深度学习中优化方法
深度学习中优化方法 momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam 一、 指数加权平均（Exponentially weighted average） 在下面要讲的很多算法都用到了 指数加权平均，看一下 指数加权平均（Exponentially weighted average） 的定义： 下面直接看实现指数加权平比较不同的优化器
比较不同的优化器 以下代码比较了神经网络不同优化器的收敛速度： import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': # hyper parameterssgd Momentum Vanilla SGD RMSprop adam等优化算法在寻找函数最值的应用
1\sgd q=q-a*gt a是学习率 gt是函数的梯度 也就是沿着梯度的反方向得到下降最快的，最快能找到函数的最值 2 Momentum 然后q=q-mt 3 RMSprop 4 Adam Adam[6] 可以认为是 RMSprop 和 Momentum 的结合。和 RMSprop 对二阶动量使用指数移动平均类似，Adam 中对一阶动量也深度学习-RMSprop、Adam
RMSprop：通过指数加权均，使得大不能不能过大，小的不能太小。 动量法，通过指数加权平均求对应平均值，使其下降的更为平稳。 Adam就是结合了RMSprop 和动量法自适应的学习率
自适应的学习率 方法： 1.adagrad： 2.RMSProp：“随机梯度下降、牛顿法、动量法、Nesterov、AdaGrad、RMSprop、Adam”
“随机梯度下降、牛顿法、动量法、Nesterov、AdaGrad、RMSprop、Adam” 随机梯度下降法牛顿法动量法Nesterov学习率应该慢慢减小的。 AdaGradRMSpropAdamNadam 随机梯度下降法 怎么减小每次计算的参数量？ 梯度下降法性价比低。 mini-batch等价于随机梯度下降法。 步长越动量梯度下降法、RMSprop、Adam 优化算法
1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度下降法，你需要做的是，在每次迭吴恩达-梯度下降
高级梯度下降法: 动量下降(Momentum）使用指数加权平均的概念: RMSprop 类似指数加权平均的概念: 学习率衰减: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？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理： 每个算法的梯度更新规则和基于Python从头开始使用 RMSProp 进行梯度下降
【翻译自 ： Gradient Descent With RMSProp from Scratch】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 梯度下降是一种优化算法，它To Learn More-Optimization for Deep Learning
何为优化？ 找个loss surface的最小值 On-line一次可以拿到一组训练资料，Off-line一次拿到所有的训练资料 Gradient的方向就是L增加的方法，所以我们要往反方向走，就是L减少的方向走，目标找到一个可以有最小的L 复习一下SGD 加入了动量之后 Adagard RMSProp 相比于Adagrad，如果Ad深度学习 优化器
梯度下降法 对于优化算法，优化的目标是网络模型中的参数θ（是一个集合，θ1、θ2、θ3 …）目标函数为损失函数L = 1/N ∑ Li （每个样本损失函数的叠加求均值）。这个损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，换句话说，目标函数（损失函数）是通过整个训练集来确定的，训练集全集不同，则深度学习面试题03：改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam
目录 Adagrad法 RMSprop法 Momentum法 Adam法 参考资料 发展历史 标准梯度下降法的缺陷 如果学习率选的不恰当会出现以上情况 因此有一些自动调学习率的方法。一般来说，随着迭代次数的增加，学习率应该越来越小，因为迭代次数增加后，得到的解应该比较靠近优化算法 - 特点
Optimizer 1.选择哪种优化算法并没有达成共识 2.具有自适应学习率（以RMSProp 和AdaDelta 为代表）的算法族表现得相当鲁棒，不分伯仲，但没有哪个算法能脱颖而出。 3.对于当前流行的优化算法包括括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta 和Adam而言，选择哪一个算法似乎SGD vs Momentum vs NAG vs Adagrad vs Adadelta vs RMSprop vs Adam
原文地址：https://www.jianshu.com/p/7a049ae73f56 梯度下降优化基本公式：\({\theta\leftarrow\theta-\eta\cdot\nabla_\theta{J(\theta)}}\) 一、三种梯度下降优化框架 这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本数。 （一）Batch Gradient Descent 批/全量梯度