在前面两篇文章中,我们用一个框架梳理了各大优化算法,并且指出了以Adam为代表的自适应学习率优化算法可能存在的问题.那么,在实践中我们应该如何选择呢? 本文介绍Adam+SGD的组合策略,以及一些比较有用的tricks. 回顾前文: Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (2) 不同优化算法的核心差异:下降方向 从第一篇的框架中我们看到,不同优化算法最核心的区别,就是第三步所执行的下降方向: 这个式子中,前半部分是实际的学习率(也即下降步长)…

机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了. 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味可是千差万别.火小了夹生,火大了易糊,火不匀则半生半糊. 机器学习也是一样,模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能.有时候效果不好,未必是特征的问题或者模型设计的问题,很可能就是优化算法的问题. 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/AdaDe…

在上篇文章中,我们用一个框架来回顾了主流的深度学习优化算法.可以看到,一代又一代的研究者们为了我们能炼(xun)好(hao)金(mo)丹(xing)可谓是煞费苦心.从理论上看,一代更比一代完善,Adam/Nadam已经登峰造极了,为什么大家还是不忘初心SGD呢? 举个栗子.很多年以前,摄影离普罗大众非常遥远.十年前,傻瓜相机开始风靡,游客几乎人手一个.智能手机出现以后,摄影更是走进千家万户,手机随手一拍,前后两千万,照亮你的美(咦,这是什么乱七八糟的).但是专业摄影师还是喜欢用单反,孜孜不倦地调…

首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习…

Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了. 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味可是千差万别.火小了夹生,火大了易糊,火不匀则半生半糊. 机器学习也是一样,模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能.有时候效果不好,未必是特征的问题或者模型设计的问题,很可能就是优化算法的问题. 说到优化算…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章 楔子 前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh…

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x). 比如说,权重(W)和偏差(b)就是这样的内部参数,一般用于计算输出值,在训练…

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(2)-- 优化算法 深度机器学习中的batch的大小 深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响? 1. Mini-batch gradient descent SGD VS BGD VS MBGD 3. 指数加权平均(Exponentially weighted averages) 这种滑动平均算法称为指数加权平均(exponentially weighted average)其一般形式为: 值决定了指数加权平均的天数,近似表示为:…

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梯度更新. mini-batch GD:小批量梯度下降.GD训练的每次迭代一定是向着最优方向前进,但SGD和mini-batch GD不一定,可能会"震荡".把所有样本一次放进网络,占用太多内存,甚至内存容纳不下如此大的数据量,因此可以分批次训练.可见,SGD是mini-batch GD的…

之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理,在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法,如下: optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr).minimize(cost) 1 但是在使用caffe时solver里面一般都用的SGD+momentum,如下: base_lr: 0.0001 momentum: 0.9 weight_dec…