adamax优化器和adam

adamax优化器和adam都是常用的优化器算法，它们都是基于梯度下降算法的变种。不同之处在于，adamax优化器使用了无限范数（infinity norm）来替代了adam中的L2范数，从而使得adamax更加稳定。

具体来说，adamax优化器在计算梯度的指数加权平均值时，使用了无限范数来替代了adam中的L2范数。这样做的好处是，无限范数对于异常值更加鲁棒，因此可以减少梯度更新的方差，从而提高模型的稳定性。

相关问题

Adamax和Adam的区别

Adamax和Adam是两种常用的优化算法，在深度学习中常用于更新模型的参数。

首先，Adam是一种基于梯度的优化算法，结合了动量法和自适应学习率的思想。Adam使用了一阶矩估计（mean)和二阶矩估计（variance）来调整学习率。相比于传统的梯度下降算法，Adam可以更快地收敛，并且对于不同的参数具有更好的适应性。

而Adamax是Adam的一个变种，它在计算梯度的二阶矩估计时使用了无穷范数（infinity norm），而不是Adam中的L2范数。这使得Adamax对于梯度的大幅度变化更为敏感，因此在一些情况下可能会比Adam表现更好。

总结起来，Adam和Adamax都是常见的优化算法，它们在梯度更新时采用不同的策略，Adamax使用无穷范数而不是L2范数来估计二阶矩。具体在使用时，可以根据实际问题和实验结果选择合适的优化算法。

优化器除了adam还有什么

除了Adam优化器，还有以下几种常见的优化器：
1. SGD（Stochastic Gradient Descent）：随机梯度下降优化器，是最基本的优化器之一。它在每次迭代中随机选择一个样本来计算梯度，并更新模型参数。
2. Adagrad（Adaptive Gradient）：自适应梯度优化器，它根据参数的历史梯度信息来调整学习率。对于频繁出现的参数，学习率会减小；对于不经常出现的参数，学习率会增大。
3. RMSprop（Root Mean Square Propagation）：均方根传播优化器，它也是一种自适应学习率的优化器。RMSprop通过维护一个梯度平方的移动平均值来调整学习率。
4. Adadelta：自适应学习率优化器，它是RMSprop的变种。Adadelta通过维护一个梯度平方和参数更新平方的移动平均值来调整学习率。
5. Adamax：Adam的变种，它使用了无穷范数来替代了L2范数，使得参数更新更加稳定。
6. Nadam：Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation的缩写，是Adam与Nesterov动量法的结合。它在Adam的基础上引入了Nesterov动量，提供了更好的收敛性能。