adadelta算法_神经网络中常用的优化算法
优化算法的目的:1. 跳出局部极值点或鞍点,寻找全局最小值;2.使训练过程更加稳定,更加容易收敛。
优化算法的改进无非两方面:1.方向--加动量,2.学习速率--加衰减
1.SGD
2.[Momentum](https://zh.d2l.ai/chapter_optimization/momentum.html)
0.9
. 从学习率的角度理解动量法:指数加权移动平均,也可以理解为滑动窗口。在动量法中,自变量在各个方向上的移动幅度不仅取决于当前梯度,还取决于过去的各个梯度在各个方向上是否一致。也就是说,若某个纬度的历史梯度震荡比较大,则在该维度上学习会更加慎重。
3.[Nesterov(NAG)](https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/76673073)
这个想法太巧妙了,动量法可以重写为:
而
蓝线为动量法,棕线为t-1时刻的动量方向,红线为
4.Adagrad
为所有纬度设置相同的学习率是训练更加容易震荡。AdaGrad算法,它根据自变量在每个维度的梯度值的大小来调整各个维度上的学习率,从而避免统一的学习率难以适应所有维度的问题。
这里说一下
5.Adadelta
Adagrad有个明显的缺点,没有对过往的
Adadelta就是为了解决 Adagrad 学习率急剧下降问题的。
他们管在
1-v
叫指数加权平均。
Adadelta会对过去的
v
的指数倍的衰减,有了这个衰减,就可以把Adadelta算法理解为一个滑动的窗,对窗内的
(为什么要在
1-v
的系数?归一化就这么重要么?)
6.Adam
Adadelta+动量
他们管
偏差修正。因为u, v
一般取0.9以上,且
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