Adam优化算法

Adam算法的全称是Adaptive Moment Estimation

Adam算法基本上是momentum算法和RMSprop算法的结合。我们下面介绍一下这个算法

算法如图所示，注意图中VcorrecteddwVdwcorrectedV_{dw}^{corrected}表示的是偏差修正。

这个算法中有许多的超参数，那么该如何选择超参数呢？

如图所示，学习率是我们需要调整的参数。β1β1\beta_1是momentum的超参数，一般设置为0.9。β2β2\beta_2的话Adam算法的发明者推荐使用0.999。这里的数一般设置成这个就挺好的了，业内人士很少去改变关于ββ\beta的参数。还有εε\varepsilon也是如此。

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2.2.5 Adam优化算法

Adam优化算法

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