Adafactor较adam优化
时间: 2024-06-10 09:02:51 浏览: 16
Adafactor是一种自适应学习率优化算法,由Google的研究人员在2018年提出,作为Adam( Adaptive Moment Estimation,自适应动量估计)的一种改进。与Adam相比,Adafactor有以下几个关键特点:
1. **更少的参数**:Adafactor不需要存储每个参数的历史梯度和动量,而是使用全局学习率和适应性统计信息,这减少了内存需求。
2. **更小的计算开销**:Adafactor在计算动量项时使用了更简单的缩放因子,避免了指数移动平均和偏置校正,使得计算效率更高。
3. **自适应学习率**:Adafactor动态调整每个参数的学习率,对稀疏梯度和大批次数据更有效,因为它会根据每个参数的更新频率来调整。
4. **自适应动量**:类似Adam,但使用了一个基于动量项方差的衰减策略,而不是固定的指数移动平均。
5. **潜在的更快收敛**:Adafactor在某些任务上表现出了更快的收敛速度和更好的性能,特别是在处理大规模模型和高维稀疏数据时。
相关问题
adam优化器优化公式
Adam优化器是一种常用的梯度下降算法,它结合了动量法和自适应学习率的特性,能够有效地优化神经网络模型的参数。Adam优化器的更新公式如下:
1. 初始化参数:
- 学习率(learning rate):通常设置一个较小的值,如0.001。
- 动量参数(beta1):通常设置为0.9,用于计算梯度的一阶矩估计。
- 二阶矩估计参数(beta2):通常设置为0.999,用于计算梯度的二阶矩估计。
- 小数值(epsilon):通常设置一个很小的数值,如1e-8,用于避免除零错误。
2. 对于每个参数θ的更新:
- 计算梯度g:通过反向传播算法计算参数θ对应的梯度g。
- 更新一阶矩估计m:m = beta1 * m + (1 - beta1) * g
- 更新二阶矩估计v:v = beta2 * v + (1 - beta2) * g^2
- 纠正一阶矩估计的偏差:m_hat = m / (1 - beta1^t),其中t表示当前迭代次数。
- 纠正二阶矩估计的偏差:v_hat = v / (1 - beta2^t)
- 更新参数θ:θ = θ - learning_rate * m_hat / (sqrt(v_hat) + epsilon)
这个更新公式中,m表示梯度的一阶矩估计,v表示梯度的二阶矩估计,t表示当前迭代次数。Adam优化器通过不断更新一阶矩估计和二阶矩估计来自适应地调整学习率,从而更好地优化模型参数。
adam优化器如何优化
Adam优化器是一种基于梯度的优化算法,它结合了RMSProp和动量法的优点。Adam优化器通过计算每个参数的自适应学习率来更新模型的可学习参数。
Adam优化器的更新公式如下:
```python
m_t = beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g_t
v_t = beta2 * v_{t-1} + (1 - beta2) * g_t^2
m_hat_t = m_t / (1 - beta1^t)
v_hat_t = v_t / (1 - beta2^t)
p_t = p_{t-1} - lr * m_hat_t / (sqrt(v_hat_t) + epsilon)
```
其中,`m_t`和`v_t`分别表示梯度的一阶矩估计和二阶矩估计,`m_hat_t`和`v_hat_t`是对`m_t`和`v_t`进行偏差修正,`p_t`是更新后的参数值,`g_t`是参数的梯度,`lr`是学习率,`beta1`和`beta2`是用于计算一阶和二阶矩估计的指数衰减率,`epsilon`是一个很小的数,用于防止除零错误。
Adam优化器的核心思想是根据梯度的一阶和二阶矩估计来自适应地调整学习率。一阶矩估计`m_t`类似于动量法中的动量,用于平滑梯度的变化趋势;二阶矩估计`v_t`类似于RMSProp中的平方梯度累积,用于自适应地调整学习率的大小。
通过使用Adam优化器,可以加快模型的收敛速度,并且对于不同的参数和数据集,它具有较好的适应性。
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