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AI训练中的优化技巧 Adam优化器

AI

训练中的优化技巧

 Adam

优化器

 

AI

训练中的优化技巧:

Adam

优化器

 

在人工智能领域,训练模型是一个至关重要的过程。为了使模型能

够准确地预测并做出正确的决策,我们需要使用适当的优化技巧来提

高训练效果。在这篇文章中,我们将重点介绍一种被广泛应用的优化

算法

——

Adam

优化器。

 

一、

Adam

优化器的介绍

 

Adam

Adaptive Moment Estimation

)优化器是一种基于梯度的优化

算法,结合了动量法和自适应学习率方法。

 

1. 

动量法

 

动量法的目的是在训练过程中增加模型的稳定性,避免陷入局部最

优解。它通过在更新权重时引入一个动量项,使得模型在梯度方向上

具有一定的

惯性

。也就是说,当梯度方向相同时,更新步长较大;

当梯度方向相反时,更新步长减小。这样可以加快收敛速度,并提高

模型的泛化能力。

 

2. 

自适应学习率方法

 

自适应学习率方法的目的是根据梯度的变化情况调整学习率,使得

模型在不同参数处能够拥有合适的学习率。传统的学习率调整方法往

往需要手动设置学习率,然而,这样的设置很难找到全局最优解。

Adam

优化器通过计算每个参数的一阶动量和二阶动量的估计,并使用

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