深度学习记录--Adam optimization algorithm

2024-01-22 00:20

文章标签 学习深度记录 optimization algorithm adam

本文主要是介绍深度学习记录--Adam optimization algorithm，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Adam优化算法

momentum和RMSprop的结合

初始化参数：

$V_{dw}=0,V_{db}=0,S_{dw}=0,S_{db}=0$

先进行momentum过程：

$V_{dw}=\beta1 V_{dw}+(1-\beta1)dw$

$V_{db}=\beta1 V_{db}+(1-\beta1)db$

然后进行RMSprop过程：

$S_{dw}=\beta2 S_{dw}+(1-\beta2)(dw)^2$

$S_{db}=\beta2 S_{db}+(1-\beta2)(db)^2$

接着进行偏差修正：

$V_{dw}^{corrected}=V_{dw}/(1-\beta1^t)$ , $V_{db}^{corrected}=V_{db}/(1-\beta1^t)$

$S_{dw}^{corrected}=S_{dw}/(1-\beta2^t)$ , $S_{db}^{corrected}=S_{db}/(1-\beta2^t)$

最后更新权重：

$w:=V_{dw}^{corrected}/\sqrt{S_{dw}^{corrected}}+\varepsilon$

$b:=V_{db}^{corrected}/\sqrt{S_{db}^{corrected}}+\varepsilon$

超参数的设置

一般地，学习率 $\alpha$ 需要经过多次调试之后才可得到

其他超参数一般设置为：

$\beta1=0.9, \beta2=0.999, \varepsilon=10^{-8}$

这篇关于深度学习记录--Adam optimization algorithm的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/631303。 23002807@qq.com

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