PyTorch模型训练优化器Adam和AdamW - 知乎
Adam 是一种结合了 Momentum动量思想 （利用累加历史梯度信息更新梯度，减少震荡，加速通往谷底） 和 RMSProp自适应学习率思想 （记录各个参数方向上的 梯度 的振荡幅度，振荡幅度越大，更新的 …
一文读懂Adam优化算法 - 知乎
May 9, 2024 · ADAM算法通过自适应学习率自动为每一段路调整“齿轮比”，确保你在复杂多变的山地地形中以最合适的速度前进。 偏置校正：在刚开始你的探险时，由于对山地不熟悉，你可能会低估一些 …
深入剖析 Adam 优化器：原理、优势与应用 - 知乎
在深度学习领域，优化器的选择对模型的训练效率和性能起着决定性作用。 Adam优化器作为一种自适应优化算法，凭借其根据历史梯度信息动态调整学习率的特性，备受研究者和工程师的青睐。 它巧妙 …
Adam和AdamW - 知乎 - 知乎专栏
AdamW目前是大语言模型训练的默认优化器，而大部分资料对Adam跟AdamW区别的介绍都不是很明确，在此梳理一下Adam与AdamW的计算流程，明确一下二者的区别。
Adam 优化器背后的数学原理 - 知乎
为什么 Adam 是深度学习中最受欢迎的优化器？ 让我们通过深入了解其数学原理，并重新创建算法来理解它。 Adam，这个名字在许多获奖的 Kaggle 竞赛中广为人知。 参与者尝试使用几种优化器（如 …
如何理解Adam算法 (Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
我们组刚中的一篇 ICML2022 Oral 的论文就是从动力学角度理论分析了Adam，特别是Adam相对于SGD的优劣之处。 一句话结论： Adam逃离鞍点很快，但是不能像SGD一样擅长寻找泛化好的flat …
PyTorch中的torch.optim.Adam优化器 - 知乎
基本原理 Adam本质上是一个优化器，用于优化模型的参数。 这样的优化步骤可以由以下公式描述： θ t = θ t 1 η m ^ t v ^ t + ϵ ，其中 η 为初始学习率， ϵ 为数值稳定常数，说白了是用于防止除零异常。 关 …
Adam 优化算法详解 - 知乎专栏
请注意，Adam这个名字并不是首字母缩写词，实际上，作者（OpenAI的Diederik P. Kingma和多伦多大学的Jimmy Lei Ba）在论文中指出，该论文首次在ICLR 2015上作为会议论文发表，标题为Adam: A …
【Adam】优化算法浅析 - 知乎
论文"ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION"提出了 Adam 优化算法 （adaptive moment estimation)，用于解决机器学习中的大数据量，高特征纬度的优化问题。他集合了两个流行 …
adam 算法在机器学习中的作用是什么？ - 知乎
Jan 10, 2024 · Adam算法是一种基于梯度下降的优化算法，通过调整模型参数以最小化损失函数，从而优化模型的性能。 Adam算法结合了动量（Momentum）和RMSprop（Root Mean Square …