Adam 梯度下降算法是啥
时间: 2024-04-22 22:28:23 浏览: 28
AdamAdaptive Moment Estimation)是一种自适应梯度下降算法,用于训练神经网络和优化模型参数。它结合了动量优化和自适应学习率的思想,旨在加速收敛并提高优化效果。
Adam 算法维护了两个动量变量:动量(momentum)和变量(velocity)。它根据当前梯度的一阶矩估计(均值)和二阶矩估计(方差)来自适应地调整每个参数的学习率。
具体而言,Adam 算法在每次迭代中使用以下步骤:
1. 计算梯度:根据当前的参数值计算损失函数关于参数的梯度。
2. 更新动量:使用动量变量来捕捉历史梯度的信息。它类似于在梯度方向上积累速度,可以加速优化过程。动量的更新公式为:velocity = beta1 * velocity + (1 - beta1) * gradient,其中 beta1 是一个介于 0 和 1 之间的超参数。
3. 更新变量:使用变量变量来捕捉历史梯度平方的信息。它类似于在梯度方向上积累加速度,可以调整学习率。变量的更新公式为:momentum = beta2 * momentum + (1 - beta2) * gradient^2,其中 beta2 是一个介于 0 和 1 之间的超参数。
4. 校正偏差:由于动量和变量的初始化值为零,它们在初始阶段的估计可能会有偏差。为了校正这种偏差,我们执行以下修正步骤:velocity_hat = velocity / (1 - beta1^t),momentum_hat = momentum / (1 - beta2^t),其中 t 表示当前迭代的次数。
5. 更新参数:使用校正后的动量和变量来更新参数。参数的更新公式为:parameter = parameter - learning_rate * velocity_hat / sqrt(momentum_hat + epsilon),其中 learning_rate 是学习率,epsilon 是为了数值稳定性而添加的小常数。
通过结合动量和自适应学习率的技巧,Adam 算法可以更有效地优化模型参数,并且相对于传统的梯度下降算法具有更好的收敛性能。它已经成为训练神经网络中常用的优化算法之一。