sgd,adam和adagrad哪个好

时间: 2024-01-30 17:02:50 浏览: 30
SGD,Adam和Adagrad都是梯度下降优化算法,它们都可以用来训练神经网络。这三种算法的主要区别在于它们对学习率的调整方式不同。 - SGD(随机梯度下降)是最简单的优化算法,它每次仅使用一个样本来更新参数。 - Adam是SGD的变种,它除了使用动量项来提高收敛速度外,还使用了类似于RMSProp的变量来调整学习率。 - Adagrad是一种自适应学习率优化方法,它通过调整每个参数的学习率来提高收敛速度。 哪个更好,这取决于你的问题和模型。在许多情况下,Adam会比SGD更快地收敛,但是Adagrad在一些情况下可能会更加稳定。 综上所述,建议试试Adam作为默认的优化器。
相关问题

比较SGD, Adam, Adagrad优化器用什么模型

SGD,Adam和Adagrad是三种常用的优化器,用于训练神经网络模型。 - SGD(随机梯度下降)通常用于线性回归和逻辑回归等简单模型中。 - Adam是一种自适应学习率优化器,适用于各种模型。 - Adagrad也是一种自适应学习率优化器,适用于稀疏数据和高维度模型中。

SGD,AdaGrad,Adam优缺点

这是一个IT类问题。 SGD(Stochastic Gradient Descent),AdaGrad和Adam都是优化深度学习模型时常用的优化算法。它们各有优缺点,下面是它们的简要介绍: 1. SGD:随机梯度下降算法。SGD每次只选择一个样本来计算梯度,然后更新模型参数,由于随机性和不稳定性,可能会陷入局部最优解。但是SGD计算速度快,内存占用少,易于并行化。 2. AdaGrad:自适应梯度算法。AdaGrad会根据参数的梯度更新参数的学习率,使得每个参数的学习率不同,使得学习率能够自适应地随着时间的推移而减小,这样可以避免学习率过大或过小的问题。但是AdaGrad可能会导致学习率衰减过快,导致收敛速度变慢。 3. Adam:自适应矩估计算法。Adam通过计算梯度的平均值和方差来更新参数的学习率,使得学习率能够自适应地调整。Adam能够有效地处理稀疏梯度和非平稳目标函数,因此在实际中表现良好。但是Adam算法需要存储更多的状态,内存占用较高。 综上所述,SGD计算速度快,易于并行化,但可能会陷入局部最优解;AdaGrad能够自适应地调整学习率,但可能会导致学习率衰减过快;Adam能够处理稀疏梯度和非平稳目标函数,但需要存储更多的状态。在实际中,需要根据具体的问题选择合适的优化算法。

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