Adamax和Adam的区别
时间: 2023-11-24 14:06:05 浏览: 33
Adamax和Adam是两种常用的优化算法,在深度学习中常用于更新模型的参数。
首先,Adam是一种基于梯度的优化算法,结合了动量法和自适应学习率的思想。Adam使用了一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(variance)来调整学习率。相比于传统的梯度下降算法,Adam可以更快地收敛,并且对于不同的参数具有更好的适应性。
而Adamax是Adam的一个变种,它在计算梯度的二阶矩估计时使用了无穷范数(infinity norm),而不是Adam中的L2范数。这使得Adamax对于梯度的大幅度变化更为敏感,因此在一些情况下可能会比Adam表现更好。
总结起来,Adam和Adamax都是常见的优化算法,它们在梯度更新时采用不同的策略,Adamax使用无穷范数而不是L2范数来估计二阶矩。具体在使用时,可以根据实际问题和实验结果选择合适的优化算法。
相关问题
adamax优化器和adam
adamax优化器和adam都是常用的优化器算法,它们都是基于梯度下降算法的变种。不同之处在于,adamax优化器使用了无限范数(infinity norm)来替代了adam中的L2范数,从而使得adamax更加稳定。
具体来说,adamax优化器在计算梯度的指数加权平均值时,使用了无限范数来替代了adam中的L2范数。这样做的好处是,无限范数对于异常值更加鲁棒,因此可以减少梯度更新的方差,从而提高模型的稳定性。
pytorch adam优化器
PyTorch中的Adam优化器有几种不同的变体。其中包括SparseAdam、Adamax和Adam(AMSGrad)。SparseAdam是一种针对稀疏张量的Adam优化方法,它是Adam的一种“阉割版”。[1]Adamax是对Adam增加了一个学习率上限的概念,因此也被称为Adamax。[2]而Adam(AMSGrad)是一种实现了自适应学习率的优化方法,它结合了Momentum和RMSprop,并进行了偏差修正。可以选择是否采用AMSGrad优化方法,AMSGrad通过添加额外的约束,使学习率始终为正值。[3]这些Adam优化器都可以在PyTorch中使用,根据具体的需求选择适合的优化器即可。