【机器学习】Adam优化算法

news/2024/5/26 21:16:29/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_51467258/article/details/136605325

原理

Adam(Adaptive Moment Estimation)是一种常用的优化算法,结合了AdaGrad和RMSProp算法的优点。它通过自适应地调整学习率来优化神经网络模型的参数。

Adam算法的工作原理如下:

1. 初始化参数:

  • 初始化模型的参数,包括权重和偏置。
  • 初始化两个一阶矩估计变量m和二阶矩估计变量v,它们的维度与模型的参数相同,初始值为0。

2. 计算梯度:

  • 使用随机梯度下降(SGD)或其他优化算法计算当前批次样本的梯度。

3. 更新一阶矩估计变量m和二阶矩估计变量v:

  • 计算当前梯度的一阶矩估计(平均梯度)m:m = β₁m + (1-β₁)g
  • 计算当前梯度的二阶矩估计(平方梯度的指数加权移动平均)v:v = β₂v + (1-β₂)g²
    (其中,g表示当前梯度,β₁和β₂是可调节的指数衰减率,一般取值分别为0.9和0.999)

4. 校正一阶矩估计变量m和二阶矩估计变量v的偏差:

  • 对一阶矩估计变量m进行校正:m̂ = m / (1 - β₁^t)
  • 对二阶矩估计变量v进行校正:v̂ = v / (1 - β₂^t)
    (其中,t表示当前迭代次数)

5. 更新模型参数:

  • 根据校正后的一阶矩估计变量m̂和二阶矩估计变量v̂以及学习率α,更新模型参数:
    θ = θ - α * m̂ / (√(v̂) + ε)
    (其中,θ表示模型的参数,ε是一个很小的数,如10^-8,用于避免除零错误)

通过以上步骤,Adam算法可以自适应地调整学习率,并且在训练过程中根据梯度的大小和稳定性对学习率进行调节,从而提高了模型的收敛速度和稳定性。它被广泛应用于深度学习模型的训练中,并且通常能够取得较好的优化效果。

总结

Adam将随机梯度下降法两种扩展的优势结合在一起:

  • 自适应梯度算法(AdaGrad)维护一个参数的学习速率,可以提高在稀疏梯度问题上的性能(例如,自然语言和计算机视觉问题)。
  • 均方根传播(RMSProp)也维护每个参数的学习速率,根据最近的权重梯度的平均值(例如变化的速度)来调整。这意味着该算法在线上和非平稳问题上表现良好(如:噪声)。

Adam优化算法的优点包括:

  1. 自适应学习率:Adam算法可以自适应地调整每个参数的学习率,根据其梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行调节,有助于加速模型收敛。

  2. 高效的参数更新:通过对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行指数加权移动平均,Adam算法在更新参数时考虑了梯度的历史信息,有助于平稳地更新参数。

  3. 鲁棒性:Adam对超参数的选择相对较为鲁棒,通常不需要过多的调参即可在不同问题上表现良好。

然而,Adam算法也存在一些缺点,包括:

  1. 对超参数敏感:虽然Adam算法相对于其他优化算法来说对超参数的选择更加鲁棒,但仍然需要调整一些超参数,如β₁、β₂和学习率等,以获得最佳的性能。

  2. 内存消耗较大:由于Adam算法需要维护每个参数的一阶矩估计和二阶矩估计,因此在内存消耗方面略高,特别是在参数较多的大型模型中。

  3. 可能存在过拟合风险:在某些情况下,Adam算法可能会使模型在训练集上过拟合,特别是在小样本数据集上的应用时需要小心。

综合来看,Adam算法在深度学习中被广泛使用,并且通常能够取得较好的优化效果。

可以参考本视频

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