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...
时间: 2024-03-30 16:38:57 浏览: 141
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ranger优化器都是什么时间提出的,另外你能给出现有优化器和提出时间吗
Adam优化器于2014年提出,Ranger优化器于2019年提出。以下是一些常见的优化器及其提出时间:
- SGD(随机梯度下降法):1960年代
- Adagrad(自适应梯度下降法):2011年
- Adadelta(自适应学习率算法):2012年
- RMSprop(均方根传播算法):2012年
- Adam(自适应矩估计算法):2014年
- Nadam(Adam + Nesterov动量):2016年
- RAdam(反向传播学习率自适应法):2019年
- Ranger(RAdam + Lookahead):2019年
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