MADGRAD优化器
时间: 2023-11-05 17:52:34 浏览: 22
MADGRAD是一种优化器,它是由C. Zhang等人在2021年提出的。MADGRAD的全称是"Momentum Accumulated Deep GRApH Matching for Training Deep Neural Networks",它主要针对深度神经网络的训练进行优化。
MADGRAD结合了动量方法和自适应学习率调整的思想。相比于传统的优化器,MADGRAD具有以下特点:
1. 动量积累:MADGRAD使用了动量方法来加速梯度下降过程。动量可以帮助优化器更好地避免局部极小值,并提高梯度下降的稳定性和收敛速度。
2. 自适应学习率:MADGRAD引入了一种自适应的学习率调整策略。它能够根据当前梯度和历史梯度的信息来动态地调整学习率,从而更好地适应不同的优化问题。
3. 鲁棒性:MADGRAD对于初始学习率的选择和超参数的调整相对较为鲁棒。即使在学习率较高或较低的情况下,相对于其他优化器,MADGRAD也能更好地保持收敛性能。
总之,MADGRAD是一种结合了动量和自适应学习率调整的优化器,旨在提高深度神经网络的训练效果和稳定性。