为什么Adam比adadelta更优秀
时间: 2023-06-06 12:05:42 浏览: 13
Adam相比于Adadelta有更高的效率和更好的性能。Adam可以在更少的迭代次数内达到更低的训练误差,而Adadelta需要更多的迭代次数才能获得相同的结果。另外,Adam还可以解决Adadelta中存在的数值稳定性问题。
相关问题
为什么Adam优化器最常用
Adam是一种基于梯度下降的优化算法,它将动量和自适应学习率结合起来,可以在训练神经网络时获得快速收敛和较高的精度。Adam优化器的优点有:
1. 自适应性:Adam优化器可以自适应地调整每个参数的学习率,使得每个参数都可以获得适当的更新,从而提高训练效果。
2. 收敛速度快:Adam优化器可以在训练过程中快速收敛,因为它结合了动量和自适应学习率的优点,使得参数更新更加准确。
3. 对于大数据集和高维度的数据具有优势:Adam优化器在处理大数据集和高维度的数据时表现良好,因为它可以自适应地调整学习率,避免了训练过程中出现的梯度消失或爆炸问题。
因此,Adam优化器被广泛应用于深度学习的优化算法中,并且在许多应用中表现良好。
比adam更好的优化器
根据引用内容,AdaX是一个比Adam更好的优化器。它在《AdaX: Adaptive Gradient Descent with Exponential Long Term Memory》一文中被介绍。AdaX通过引入指数长期记忆来自适应地调整学习率,从而提高了优化的效果。与Adam相比,AdaX在一些任务上表现更好,并且对于超参数的选择更加稳健。