Adam公式+参数解析
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Adam算法：
算法目的：
不收敛时便循环 执行下面程序（伪代码）：
参数解释：
对参数的相关说明：
Adam算法：
算法目的：
通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)，从而调整模型更新权重和偏差参数
不收敛时便循环 执行下面程序（伪代码）：
参数解释：
- t：t为时间步，初始化为 0
- ：时间步为 t 时的梯度
- ：要更新的参数
- ：参数的随机目标函数
- ：分别为一阶矩和二阶矩的指数衰减率
- ：对梯度的一阶矩估计
- ：对梯度的二阶矩估计
- ：对的 校正
- :的 t 次幂
- ：对的校正
- ：学习率
- ：为了维持数值稳定性而添加的常数
对参数的相关说明：
- 一些参数的默认设置：
- 提供了增大学习率的参数，加速训练的能力。因为累积的一阶动量（梯度）越大，代表在单一方向上更新的越多，越需要收敛。其初始值为0.
- 提供了减小学习率的能力，因为越大表示累计的二阶动量（梯度平方）越大，代表这个参数更新越频繁，震荡越严重，所以需要衰减学习率。其初始值为0.
- ：范围为[0,1)，起到了对一二阶动量指数衰减的作用，避免累计过大
- ：梯度下降的功能是：通过寻找最小值，控制方差，更新模型参数，最终使模型收敛。在神经网络中主要用来进行权重更新，即在一个方向上更新和调整模型的参数来最小化损失函数。
- 一阶矩表示梯度均值，二阶矩表示方差，一阶矩控制 模型更新的方向，二阶矩控制学习率。
参考资料
【1】https://www.cnblogs.com/wuchengze/p/13610500.html
【2】https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/83044905?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-13.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-13.control
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