Adam
Adam 方法
Adam 方法将惯性保持和环境感知这两个优点集于一身。一方面, Adam 记录梯度的一阶矩(first moment),即过往梯度与当前梯度的平均,这体现了惯性保持;另一方面,Adam 还记录梯度的二阶矩(second moment),即过往梯度平方与当前梯度平方的平均,这类似AdaGrad 方法,体现了环境感知能力,为不同参数产生自适应的学习速率。一阶矩和二阶矩采用类似于滑动窗口内求平均的思想进行融合,即当前梯度和近一段时间内梯度的平均值,时间久远的梯度对当前平均值的贡献呈指数衰减。具体来说,一阶矩和二阶矩采用指数衰退平均(exponential decayaverage)技术,计算公式为
其中β1,β2 为衰减系数,mt 是一阶矩,vt 是二阶矩。
Adam的更多相关文章
- Unity Adam特性整理
1.Wind 小工具,一个绘制箭头Gizmos的脚本 2.TubeLight柱形光照 蛮NB的技术,实现动态柱状光照,但相机必须挂上PostProcessing 默认场景拖出来之后是这样的,然后给相机 ...
- [DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络_优化算法2.6_2.9Momentum/RMSprop/Adam优化算法
Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 动量梯度下降法(Momentum) 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准 ...
- 深度学习优化算法Momentum RMSprop Adam
一.Momentum 1. 计算dw.db. 2. 定义v_db.v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+( ...
- 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 ...
- 【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法(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 ...
- Heroku创始人Adam Wiggins发布十二要素应用宣言
Heroku是业内知名的云应用平台,从对外提供服务以来,他们已经有上百万应用的托管和运营经验.前不久,创始人Adam Wiggins根据这些经验,发布了一个“十二要素应用宣言(The Twelve-F ...
- TensorFlow之DNN(二):全连接神经网络的加速技巧(Xavier初始化、Adam、Batch Norm、学习率衰减与梯度截断)
在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦) ...
- (五) Keras Adam优化器以及CNN应用于手写识别
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常 ...
- 【DeepLearning】优化算法:SGD、GD、mini-batch GD、Moment、RMSprob、Adam
优化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD:Gradient Descent,就是传统意义上的梯度下降,也叫batch GD. SGD:随机梯度下降.一次只随机选择一个样本进行训练和 ...
- 优化算法:AdaGrad | RMSProp | AdaDelta | Adam
0 - 引入 简单的梯度下降等优化算法存在一个问题:目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来迭代,如果存在如下图的情况(不同自变量的梯度值有较大差别时候),存在如下问题: 选择较小的 ...
随机推荐
- CentOS 系统 git clone出错
CentOS 操作系统 安装npm git clone 项目时出现类似如下错误: fatal: unable to access 'https://github.com/creationix/nvmg ...
- TaxonKit - A cross-platform and Efficient NCBI Taxonomy Toolkit
https://github.com/0820LL/taxonkit Usage: https://bioinf.shenwei.me/taxonkit/usage/
- python_day12_css
目录: 简介 选择器(selecttor) 常用属性 页面布局 一.简介 1.CSS 定义 CSS是Cascading Style Sheets的简称,中文称为层叠样式表. CSS 规则由两个主要的部 ...
- C# 多线程编程,传参,接受返回值
C# 多线程编程,传参,接受返回值 今天将多线程的知识有回顾了下,总结了几点: 新建一个线程(无参数,无返回值) Thread th = new Thread(new ThreadStart(Prin ...
- Codeforces 1082B Vova and Trophies 模拟,水题,坑 B
Codeforces 1082B Vova and Trophies https://vjudge.net/problem/CodeForces-1082B 题目: Vova has won nn t ...
- 实战C++对象模型之成员函数调用
先说结论:C++的类成员函数和C函数实质是一样的,只是C++类成员函数多了隐藏参数this. 通过本文的演示,可以看见这背后的一切,完全可C函数方式调用C++类普通成员函数和C++类虚拟成员函数. 为 ...
- ModelAndView对象
ModelAndView属性中两个最重要的属性是model和view. view即视图,保存的是视图信息. model即模型,以<K,V>形式保存模型数据,上图可以看到是MdelMap类型 ...
- OpenCV库框架结构
在上文已经学习过了opencv的编码规则,为了能够方便灵活的运用OPECV库,我们需要对其框架结构进行学习了解,以方便我们进行实际工程调用调用. 1.Opnecv库到底提供了什么? 打开opencv源 ...
- poj 2505 A multiplication game
题目 题意:两个人轮流玩游戏,Stan先手,数字 p从1开始,Stan乘以一个2-9的数,然后Ollie再乘以一个2-9的数,直到谁先将p乘到p>=n时那个人就赢了,而且轮到某人时,某人必须乘以 ...
- Avro实现RPC
场景:一个客户端,一个服务端(创建两个avro工程).客户端向服务端发送数据,服务端根据算法算出结果,返回给客户端. Http主外,RPC主内.(解决分布式环境下,节点间的数据通信或远程过程调用) 实 ...