深度学习中的优化器对比:ADAM与SGD在手写数字识别中的应用

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资源摘要信息:"本次课程名为Lecture1_loss_深度学习_ADAM_手写数字识别_,主要讲述了基于神经网络的手写数字识别。在课程中,我们使用了一个名为MnistModel的模型来进行实验。课程的焦点在于对比使用不同的优化器——ADAM和SGD,在改变学习率的情况下,观察准确率(acc)和损失(loss)曲线的不同结果。 深度学习(Deep Learning)是一种通过构建多层神经网络来学习数据表示的方法,近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。深度学习的核心在于优化算法,其中ADAM(Adaptive Moment Estimation)是目前非常流行的一种自适应学习率的优化算法,由Diederik P. Kingma和Jimmy Ba于2014年提出。ADAM算法结合了动量(Momentum)和RMSprop两种算法的优点,通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来动态调整每个参数的学习率。 在对比实验中,课程提到的另一个优化器是SGD(Stochastic Gradient Descent),即随机梯度下降,它是最简单的优化算法之一,通过随机选择的样本来更新参数。SGD通常需要手动调整学习率,才能达到较好的效果。 课程实验中所用的数据集是MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology)数据集。MNIST是一个包含了手写数字的大型数据库,广泛用于训练各种图像处理系统。在本课程中,虽然描述中未提及,但从提供的文件名来看,实验中实际使用的是fashion_mnist数据集,这是一个替代MNIST数据集的流行数据集,包含了10种不同类别的服饰图片,每张图片是28x28像素的灰度图。 为了进行手写数字识别的实验,课程中的代码文件名为Lecture1.py,这可能是一个用于定义MnistModel模型、加载数据集、训练模型以及绘制acc和loss曲线的Python脚本。而提供的压缩包子文件中,fashion_mnist_x_train.npy和fashion_mnist_x_test.npy文件包含了训练和测试用的图片数据,fashion_mnist_y_train.npy和fashion_mnist_y_test.npy文件则包含了相应的标签数据。 在深度学习中,损失函数是衡量模型预测值与真实值差异的函数,在手写数字识别任务中常用的损失函数有交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)。准确率(accuracy)则是衡量模型预测正确分类的比例。在实验中,通过对比ADAM优化器和SGD优化器在不同学习率下的训练效果,可以观察到不同优化算法对模型性能的影响,以及如何通过调整学习率来提升模型的准确率和降低损失值。" 知识点总结: 1. 深度学习的定义和应用领域。 2. ADAM优化器的原理和优势。 3. SGD优化器的基本概念。 4. MNIST和fashion_mnist数据集的区别和应用场景。 5. 在手写数字识别任务中损失函数和准确率的重要性。 6. 如何通过实验对比不同的优化算法和学习率对深度学习模型性能的影响。