优化器从Adam切换到SGD要使用什么学习率
时间: 2024-06-04 09:08:25 浏览: 24
当从Adam优化器切换到SGD优化器时,通常需要将学习率调整得更小一些。因为Adam优化器使用了自适应学习率,可以更快地收敛到较优解,而SGD优化器则是一个基本的优化器,需要一个较小的学习率来避免梯度爆炸或消失的问题,并且可能需要更多的迭代次数来达到最优解。一般建议将学习率减小到Adam的十分之一或百分之一左右,然后逐步增加学习率,直到获得最佳结果。具体的学习率大小需要根据具体的情况进行调整。
相关问题
Adam优化器和SGD优化器有什么区别?
Adam优化器和SGD优化器都是深度学习中常用的优化器,它们的区别如下:
1. 更新策略不同:SGD是使用固定的学习率来更新参数,而Adam使用自适应的学习率。Adam会根据每个参数的梯度和历史梯度平方的指数加权移动平均数来计算学习率。
2. 动量项不同:SGD可以使用动量项来加速收敛,但是需要手动设置动量系数。而Adam使用了自适应的动量,自适应地调整每个参数的动量系数。
3. 二阶动量不同:Adam引入了二阶动量,即历史梯度平方的指数加权移动平均数。这个二阶动量可以帮助Adam更好地适应各种不同形状的梯度下降路径。
综上所述,Adam相对于SGD而言具有更好的收敛速度和性能。但是,对于一些小型的数据集和模型,SGD可能会更加适合。
adam 和sgd是什么优化器
Adam和SGD都是深度学习中常用的优化器。
SGD是随机梯度下降法的缩写,它是最基本的优化器之一。它通过计算每个参数的梯度,并将其与学习率相乘来更新参数。然而,SGD有一个缺点,即当数据集中存在大量相似的样本时,更新的方向很可能会偏离全局最优点。
Adam是一种自适应学习率优化算法,其核心思想是对每个参数计算一个适应性学习率。它利用每个时间步的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。这使得Adam比SGD更适合于处理大量相似样本的数据集,并且能够更快地收敛到全局最优点。
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