rmsprop 是什么优化器
时间: 2023-02-09 13:28:58 浏览: 477
RMSprop 是一种用于神经网络训练的优化器,它是对 Adagrad 的改进版本。RMSprop 通过调整学习速率来解决 Adagrad 算法中学习速率过快的问题。它通过计算梯度的指数加权移动平均来调整学习速率。
相关问题
什么是RMSProp优化器
RMSProp是一种常用的优化器,它是对标准梯度下降优化器的改进。RMSProp的全称是Root Mean Square Propagation,即均方根传播算法。
RMSProp的主要思想是对梯度进行加权平均,使得在梯度更新时,对于那些变化剧烈的梯度进行较小的更新,对于变化缓慢的梯度进行较大的更新。具体来说,RMSProp会计算一个梯度平方的指数加权移动平均数,并且将这个平均数的倒数作为学习率的缩放因子。这样,梯度较小的参数更新幅度就会较大,而梯度较大的参数更新幅度就会较小,从而使得模型的收敛速度更快,且在梯度更新时不易出现震荡的情况。
RMSProp的公式如下:
$$g_t=\nabla_{\theta}J(\theta)$$
$$E[g^2]_t=\beta E[g^2]_{t-1}+(1-\beta)g_t^2$$
$$\theta_{t+1}=\theta_t-\frac{\eta}{\sqrt{E[g^2]_t+\epsilon}}g_t$$
其中,$g_t$是当前的梯度,$E[g^2]_t$是梯度平方的指数加权移动平均数,$\beta$是平均数的衰减系数,$\eta$是学习率,$\epsilon$是一个小的常数,避免分母为零。
optimizer='rmsprop',优化器是什么
RMSprop是一种优化器,通常用于深度学习中的反向传播算法。它可以有效地处理神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而加速训练过程。RMSprop通过平滑梯度的平方来调整每个参数的学习率,使得学习率在不同的参数上可以有所不同。这样可以防止在梯度更新时过度调整某些参数,从而使得训练更加稳定。RMSprop还可以自动调整学习率,从而使得学习过程更加高效。