adam优化手动实现
时间: 2023-11-09 10:53:44 浏览: 90
Adam优化算法是一种常用的梯度下降算法,用于优化神经网络模型的参数。下面是一个手动实现Adam优化算法的示例代码:
```python
import numpy as np
class AdamOptimizer:
def __init__(self, learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8):
self.learning_rate = learning_rate
self.beta1 = beta1
self.beta2 = beta2
self.epsilon = epsilon
self.m = None
self.v = None
self.t = 0
def update_parameters(self, parameters, gradients):
if self.m is None:
self.m = {}
self.v = {}
for key, value in parameters.items():
self.m[key] = np.zeros_like(value)
self.v[key] = np.zeros_like(value)
self.t += 1
for key in parameters.keys():
# 更新一阶矩估计
self.m[key] = self.beta1 * self.m[key] + (1 - self.beta1) * gradients[key]
# 更新二阶矩估计
self.v[key] = self.beta2 * self.v[key] + (1 - self.beta2) * np.square(gradients[key])
# 偏差修正
m_hat = self.m[key] / (1 - np.power(self.beta1, self.t))
v_hat = self.v[key] / (1 - np.power(self.beta2, self.t))
# 参数更新
parameters[key] -= self.learning_rate * m_hat / (np.sqrt(v_hat) + self.epsilon)
return parameters
```
这个示例代码中,我们定义了一个名为`AdamOptimizer`的类,它包含了Adam优化算法的实现。在`update_parameters`方法中,通过迭代参数字典中的每一个参数,计算梯度的一阶和二阶矩估计,并根据公式更新参数。最后返回更新后的参数。
你可以根据需要使用该类来优化你的模型参数。
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