adam优化_可以丢掉SGD和Adam了，新的深度学习优化器Ranger：RAdam + LookAhead强强结合...

您的问题是关于Ranger深度学习优化器的吗？Ranger是一种结合了RAdam和LookAhead的优化器，旨在改进深度学习模型的训练效果。RAdam是一种自适应优化算法，可以自适应地调整学习率，而LookAhead可以加速模型的收敛速度。通过结合这两种算法，Ranger能够在训练深度学习模型时取得更好的结果。不过需要注意的是，优化器的选择需要根据具体的问题和数据集来进行选择，不同的优化器在不同的场景下可能会有不同的表现。

相关问题

Adam优化器和SGD结合怎么使用

Adam优化器和SGD结合使用的方法通常被称为“SGD with warm-up and momentum”。具体来说，可以按照如下步骤进行：

1. 首先，使用SGD优化器进行一定次数的训练迭代，例如1000次，以使模型收敛到局部最优解。

2. 接下来，使用Adam优化器进行一定次数的训练迭代，例如10000次，以便更好地探索全局最优解。

3. 在使用Adam优化器进行训练时，可以使用“warm-up”策略，即在前几个迭代中逐渐增加学习率，以避免训练过程中出现梯度爆炸或梯度消失的问题。

4. 此外，还可以使用动量（momentum）来加速收敛速度，即在梯度更新中加入前一次梯度的加权平均值，以使梯度更新更加平滑。

总之，SGD with warm-up and momentum可以结合Adam优化器来更好地探索全局最优解，同时避免训练过程中出现梯度爆炸或梯度消失的问题。

adam优化器和sgd优化器

Adam优化器和SGD（Stochastic Gradient Descent）优化器是深度学习中常用的两种优化算法，它们有以下几个方面的不同：

1. 学习率：SGD优化器通常需要手动设置学习率，而Adam优化器可以自适应地调整每个参数的学习率，从而更好地适应不同参数的梯度变化情况。

2. 动量：SGD优化器可以使用动量来加速梯度下降过程，而Adam优化器不需要使用动量，因为它已经包含了一阶和二阶矩估计，可以自适应地调整每个参数的更新量。

3. 参数更新方式：SGD优化器的参数更新方式比较简单，只需要根据当前参数的梯度和学习率来更新参数；而Adam优化器需要维护每个参数的一阶和二阶矩估计，并根据这些估计来计算每个参数的更新量。

4. 计算量：由于Adam优化器需要维护每个参数的一阶和二阶矩估计，因此计算量比SGD优化器更大。

总体来说，Adam优化器相对于SGD优化器具有更快的收敛速度和更好的泛化性能，但计算量较大。在深度学习中，通常会使用Adam优化器作为默认的优化算法，但在某些情况下，SGD优化器也可能会更好地适应一些数据集和模型。