深度学习基础—RMSprop算法与Adam 优化算法

1.RMSprop算法

1.1.算法流程

除了动量梯度下降法,RMSprop算法也可以加快梯度下降,这个算法的算法流程如下:深度学习基础---动量梯度下降法http://t.csdnimg.cn/zeGRo

1.2.算法原理

和动量梯度下降不同的是,对dW和db的变成了平方项,同时权重更新变为了(dW/sqrt(SdW))和(db/sqrt(Sdb)),这样做的原因如下:

如上图,损失函数是关于参数W和b的函数,因此简化为x轴表示W的优化方向,y轴表示b的优化方向。同动量梯度下降,我们希望减少y轴方向的摆动,加快x轴方向的优化,因此有SdW和Sdb。观察微分的方向,可以发现:摆动幅度过大,因此损失函数的斜率在b方向上的分量更多,也就是db更大,相反dW更小。于是SdW更小,Sdb更大。为了让W的变化幅度更大(加速x轴),b的变化幅度更小(减小y轴摆动),因此为W更新公式的dW除以一个较小的数,即sqrt(SdW),b更新公式的db除以更大的数,即sqrt(Sdb),达到削减大梯度的方向的梯度,增加小梯度方向的梯度,从而减小摆动,进而可以选择较大的学习率,加快模型的收敛。

注意:为了防止分母为0的风险,可以给分母+ℇ,即sqrt(SdW)+ℇ,ℇ通常取10^(-8),同理sqrt(Sdb)也是。

2.Adam 优化算法

Adam 优化算法是RMSprop算法和动量梯度下降法的结合版,该算法性能优秀,已被证明能适用多种不同结构的神经网络。该算法的算法流程如下:

本算法有很多超参数:学习率a,动量梯度下降法参数b1,RMSprop算法参数b2,ℇ。对于这些参数,默认b1=0.9,b2=0.999,ℇ=10^(-8)。一般不需要变动,但是学习率需要多次调试找到合适值。

相关推荐
阿坡RPA8 小时前
手搓MCP客户端&服务端:从零到实战极速了解MCP是什么?
人工智能·aigc
用户27784491049938 小时前
借助DeepSeek智能生成测试用例:从提示词到Excel表格的全流程实践
人工智能·python
机器之心8 小时前
刚刚,DeepSeek公布推理时Scaling新论文,R2要来了?
人工智能
算AI10 小时前
人工智能+牙科:临床应用中的几个问题
人工智能·算法
凯子坚持 c11 小时前
基于飞桨框架3.0本地DeepSeek-R1蒸馏版部署实战
人工智能·paddlepaddle
你觉得20511 小时前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·学习·机器学习·aigc
8K超高清11 小时前
中国8K摄像机:科技赋能文化传承新图景
大数据·人工智能·科技·物联网·智能硬件
hyshhhh12 小时前
【算法岗面试题】深度学习中如何防止过拟合?
网络·人工智能·深度学习·神经网络·算法·计算机视觉
薛定谔的猫-菜鸟程序员12 小时前
零基础玩转深度神经网络大模型:从Hello World到AI炼金术-详解版(含:Conda 全面使用指南)
人工智能·神经网络·dnn
币之互联万物12 小时前
2025 AI智能数字农业研讨会在苏州启幕,科技助农与数据兴业成焦点
人工智能·科技