深度学习常用的优化算法
时间: 2024-08-14 09:04:18 浏览: 36
深度学习中常用的优化算法主要包括以下几个:
1. **梯度下降法** (Gradient Descent): 是最基础的优化算法,通过迭代更新模型参数,沿着损失函数下降最快的方向前进。有批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(Mini-Batch GD),其中SGD计算速度快但可能会发散,而Mini-Batch GD在两者间取得平衡。
2. **动量法** (Momentum): 加入了历史梯度信息,有助于加速收敛并减少震荡,类似于物理中的动量概念。
3. **自适应学习率算法**:
- **Adagrad**: 自适应地调整每个参数的学习速率,对于稀疏数据效果较好。
- **RMSprop**: 综合了Adagrad的优点,并对过去的梯度做了指数衰减平均处理。
- **Adam**: 结合了动量和RMSprop的思想,通常被认为是最优选择,因为它考虑了梯度的一阶矩估计和二阶矩估计。
4. **Nesterov Accelerated Gradient (NAG)**: 是一种改进版的动量法,先预测一步再更新,理论上比标准动量法更快收敛。
5. **Adadelta**: 类似于RMSprop,但它不需要设置初始学习率,能自我调节学习率。
6. **L-BFGS** (Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno): 非凸优化中的一种高效算法,适合小规模问题。
7. **AdamW** 或 **Decoupled Weight Decay Regularization**: Adam的基础上增加了权重衰减项,防止过拟合。
这些算法的选择往往取决于具体的任务、数据集大小以及模型架构,实践中可能会结合正则化技术和其他技巧来进一步提升性能。