先说核心结论：SGDM训练慢，但收敛性更好，训练也更稳定，训练和验证间的gap也较小。而Adam则正好相反。
论文结论是训练同一个nanoGPT模型，使用优化器Sophia比Adam速度快2倍。
SGD的核心思想是每次迭代时仅使用一个样本的梯度信息来更新模型参数。除了SGD之外,还有其他一些优化器,例如动量法(Momentum)和自适应学习率优化器(如Adagrad、RMSprop、Adam),它们在SGD的基础上进行了改进,以提升优化效果。接下来,我们将详细介绍这些优化器的原理、优缺点以及实现方式。 1. 随机梯度下降(SGD) 原理 SG...
Adam 的全称为 Adaptive Moment Estimation,是一种将之前的动量梯度下降 Momentum 和 RMSprop 结合起来的优化算法,于2014年提出的一种优秀的深度学习优化器: Adam论文摘要 有了Momentum 和 RMSprop 的理论基础,小编便不再在 Adam 理论上做过多阐述,我们以权值 W 为例直接看 Adam 的计算公式: 简单描述一下 Adam ...
GD vs SGD & Mini-Batch GD vs SGD 图片来自吴恩达deeplearningai课程assignment 4 动量梯度下降:从Momentum到Adam 按说梯度下降法到了mini-batch 的程度,运算效率也还算可以了。但还是有人觉得慢,在超大的训练数据集面前训练速度仍然不过瘾。如下图的梯度下降所示,从纵轴方向来看,梯度下降算法有一些摆动,我们希望算...
When developing the training code I found that SGD caused divergence very quickly at the default LR of 1e-4. Loss terms began to grow exponentially, becoming Inf within about 10 batches of starting training. Adam always seems to converge...
在一篇 NeurIPS 2020 Spotlight 论文中,来自耶鲁大学等机构的研究者提出了一种新型优化器,可以像 Adam 一样快速收敛,准确率媲美 SGD ,还能稳定训练 GAN 。 最常用的深度学习优化器大致可分为自适应方法(如Adam)和加速方案(如带有动量的随机梯度下降(SGD))。与 SGD 相比,许多模型(如卷积神经网络)采用自适应方法通...
Adam算法:momentum + rmsprop AdamW: Adam + 权重衰减。权重衰减就是每次更新参数后,都对参数减去一个很小的值,防止参数过大,用于提高模型的泛化性。 L2正则 VS weight decay 两个出发点不一样,在SGD的时候一样。但是在Adam不一样。
Adam和AdaBelief的算法如上图所示，不同之处已经用蓝色字体标注。从图中可以看出，AdaBelief没有引入额外的参数。为了简便，研究者省略了偏置矫正步骤。具体来说，在Adam中，更新方向是 ，其中，v_t是 的指数移动平均值（EMA）。在AdaBelief中，更新方向是 ，其中，s_t是 (g_t−m_t)^2的EMA。直观来看，将m...
在一篇 NeurIPS 2020 Spotlight 论文中,来自耶鲁大学等机构的研究者提出了一种新型优化器,可以像 Adam 一样快速收敛,准确率媲美 SGD ,还能稳定训练 GAN 。 最常用的深度学习优化器大致可分为自适应方法(如Adam)和加速方案(如带有动量的随机梯度下降(SGD))。与 SGD 相比,许多模型(如卷积神经网络)采用自适应方法通...