【常用梯度优化算法】5分钟快速复习梯度优化算法 | SGD | AdaGrad |...

发布网友发布时间：2024-09-26 22:25

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热心网友时间：2024-11-16 01:26

在神经网络训练中，梯度优化算法扮演着关键角色，它们通过调整权重来最小化损失函数，提高模型性能。本文将快速回顾四个常用的优化算法：SGD、AdaGrad、RMSprop以及它们的变种Adam。

1. SGD (随机梯度下降)

torch.optim.SGD封装了基本的SGD，其中momenutm=0的公式为:

<公式1>

当momentum不为0时，公式为:

<公式2>

如果启用Nesterov加速，公式变为:

<公式3>

2. AdaGrad

Adagrad使用累积平方梯度，其公式如下:

<公式4>

实现方法如下:

3. RMSprop

RMSprop通过加权移动平均来平滑梯度，公式如下:

<公式5>

<公式6>

4. Adam (Adaptive Moment Estimation)

Adam结合了RMSprop和SGD，其公式包括:

<公式7>

<公式8>

<公式9>

<公式10>

实现代码见torch.optim.Adam:

总结

以上是当前常用的一些梯度优化算法，其他方法相对较少。如需了解更多信息或有疑问，欢迎留言讨论。