李宏毅机器学习笔记：Adaptive Learning Rate算法详解与应用

本篇文章是关于李宏毅的机器学习学习笔记，主要聚焦于Adaptive Learning Rate在深度神经网络训练中的应用。Adaptive Learning Rate是一种策略，旨在解决固定学习率在训练过程中可能遇到的问题，如过早停止在非全局最优点，尤其是在接近训练过程后期，当损失不再下降但梯度仍在震荡时。常见的适应性学习率算法包括： 1. Adagrad: 它根据每个参数的历史梯度平方自适应地调整学习率，有助于防止过拟合，尤其在稀疏数据集上表现良好。 2. RMSProp: 基于Adagrad的改进版，它引入了一个衰减因子来平滑历史梯度的平方，从而提供更稳定的训练过程。 3. Adam: 是一种结合了动量（momentum）和RMSProp的优化器，通过指数移动平均估计梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，能有效处理大规模数据集和高维度参数空间。 4. Learning Rate Decay: 随着训练迭代增加，逐渐降低学习率，有助于模型收敛，避免过拟合。 5. WarmUp: 在训练初期采用较大的学习率，然后逐步减小，有助于模型更快地进入学习区域。 文章引用了以下参考资料来支持这些概念的讲解： - MIT-DeepLearning: 提供了深度学习理论基础的详细讲解，对于理解优化算法背后的原理很有帮助。 - Adam论文：阐述了Adam优化器的详细算法和优势。 - Residual Network (ResNet) 和 Transformer 文献：展示了这些深度学习架构如何通过优化学习率策略受益。 - RAdam (Rectified Adam)：一种改进的Adam变体，通过修正Adam中的偏差问题，进一步提升训练性能。 通过这些内容，学习者可以了解到如何灵活运用适应性学习率策略来提升深度学习模型的训练效果，以及在实际操作中如何选择和调整这些算法以适应不同场景。理解这些策略的重要性在于，它们可以帮助我们优化模型训练过程，避免陷入局部最优，提高模型最终的泛化能力。