优化方法adam-优化方法 大连理工大学

Adam和AdamW

AdamW：AdamW优化器是对Adam的一种改进，它直接在优化步骤中实现了权重衰减，而不是将其作为损失函数的一部分。具体来说，AdamW在更新参数时，将权重衰减项与梯度一起考虑，从而简化了计算过程并提高了效率。这种方式与L2正则化的效果相同，但计算上更为高效。

AdamW是对Adam优化器的一种改进，其核心思想是将权重衰减项（或正则项）从损失函数中单独拿出来，不参与Adam中的一阶和二阶动量的计算。这样做可以显著提升优化效果，特别是在训练深度学习模型（如Transformer）时。

尤其是在具有复杂结构的任务中。AdamW通过修正原始Adam中的正则化问题，提高了优化器的稳定性与泛化能力。尽管Amsgrad试图解决Adam的收敛性问题，其在某些任务上的表现并未超越其他优化器。

SGD、Momentum、RMSProp、Adam、AdamW 是深度学习中的优化算法，用于更新模型参数以最小化损失函数。以下是具体介绍：SGD（随机梯度下降）：每次计算损失和更新梯度时，仅从整体样本中随机选取部分样本（而非全部样本）进行计算，即按 batch 训练。这种方法计算快但梯度更新粗糙，可能震荡。

AdamW 优化器相对于 Adam 的核心差异及理论推导 AdamW 优化器是 Adam 优化器的一个变体，其核心在于对权重衰减（weight decay）的处理方式不同。Adam 优化器在深度学习领域广泛应用，但它在处理 L2 正则化（即权重衰减）时，实际上并没有完全按照传统的权重衰减方式进行。

理解Adam优化器

1、Adam优化器在机器学习领域是一个高效的优化方法，它将Adagrad算法与动量梯度下降算法的优势结合，以适应稀疏梯度问题，同时缓解梯度震荡。主要通过三个公式实现这一目标。首先，计算历史梯度的一阶指数平滑值，该值用于获得带有动量的梯度。这一步骤帮助优化器在迭代过程中保持梯度方向，减少震荡。

2、Adam优化器是一种广泛使用的深度学习优化算法，它结合了动量法和自适应学习率的优点，能够高效地处理不同参数的更新。

3、通俗理解 Adam 优化器 Adam优化器是一种基于梯度下降的优化算法，它结合了动量梯度下降算法和自适应学习率梯度下降算法（如Adagrad）的优点，旨在提供一种高效且适用于多种场景的优化方法。下面，我们将从几个方面通俗地解释Adam优化器的工作原理。

Adam优化器

年深度学习优化器已进入多元化时代，Adam虽仍是稳健选择，但Sophia、Lion、Adan、Grams等新型优化器在特定场景下展现出显著优势。以下是具体分析：Adam的局限性催生新型优化器Adam凭借稳定性和易用性长期占据主流地位，但在大模型时代暴露出三大短板：收敛速度不足：训练千亿参数模型时效率低于专用优化器。

认为 Adam 不是最佳优化器的依据社区探索倾向的影响：深度学习社区被形容为一个巨型遗传算法，研究人员以半随机的方式探索算法和架构变体，有效的算法得到保留，无效的被摒弃。这一过程创造了许多启发式方法，但存在对“名人”的倾向性，并非所有 idea 都能得到同等关注。

Adam优化器是一种基于梯度下降的优化算法，它通过计算历史梯度的一阶指数平滑值和历史梯度平方的一阶指数平滑值，为每个参数动态调整学习率，并同时考虑梯度的动量和方向。这种优化方法具有自适应学习率、动量效应、适用于稀疏梯度以及高效且易于实现等优点，在深度学习领域得到了广泛应用。

Adam优化器是一种广泛使用的深度学习优化算法，它结合了动量法和自适应学习率的优点，能够高效地处理不同参数的更新。

SGD、AdaGrad、RMSProp、ADAM是深度学习中常用的优化算法，分别通过随机采样、自适应学习率调整和动量累积等技术提升模型收敛效率，其中ADAM结合了动量与自适应学习率的双重优势，成为当前应用最广泛的优化器。

为了深入了解Adam及其改进版本的性能，本文将通过实验对比Adam与AdamW、Amsgrad在不同任务上的表现。实验结果显示，适当调整参数的Adam优化器在许多任务上表现出色，甚至在某些情况下，其性能优于SGD + Momentum方法。

关于Adam优化器参数量的计算方法

Adam优化器在使用float16混合精度训练时，其参数量的计算方法主要基于各组件的显存占用。具体计算方式如下：模型参数量P的显存占用：当参数是float16类型时，占据显存为2P。梯度的显存占用：当梯度也是float16类型时，同样占据显存为2P。

Adam优化器详解Adam优化器以一阶动量[公式]和二阶动量[公式]为核心，它们分别考虑了梯度的当前值和历史趋势。一阶动量的默认衰减率β1为0.9，初始值为0，随迭代步数t的增加，其占比逐渐接近1，起初可能导致学习速度过慢。为此，引入偏置校正：[公式]，确保动量的均值在开始时不致过小。

Adam优化算法通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来为不同的参数设计独立的自适应学习率。具体公式如下：一阶矩估计（动量）：[V_{dw} = beta_{1}V_{dw} + (1 - beta_{1})dw]其中，(V_{dw}) 是梯度 (dw) 的一阶矩估计（即动量），(beta_{1}) 是动量项的系数，通常取值为0.9。

参数更新：[theta_{t+1} = theta_t - frac{eta}{sqrt{hat{v}_t} + epsilon}hat{m}t tag{5}]其中，(theta{t+1}) 是更新后的参数，(eta) 是学习率，(epsilon) 是防止分母为零的小常数。

设计思路Adam优化器的设计思路可以概括为以下几个步骤：回顾SGD的痛点：SGD（随机梯度下降）直接用当前梯度更新参数，但在特征尺度差异大的情况下，固定学习率会导致收敛不稳定。引入动量法：动量法引入了“速度”概念，将历史梯度做指数加权平均，减少震荡，加速收敛。

Adam优化器的基本原理Adam优化器通过以下三个主要步骤来更新模型的参数：动量更新：这一步计算了带有动量的梯度值，即考虑了历史梯度的指数平滑值。动量可以帮助加速SGD在相关方向上的收敛，并抑制震荡。

[深度学基础]优化器算法SGD,AdaGrad,RMSprop,Adam

1、RMSprop算法是AdaGrad的改进，采用指数加权移动平均来计算梯度平方和，能更好地适应不同参数的变化速度，减少学习率快速下降的问题。Adam算法结合了RMSprop与动量法的优点，同时记录过去的梯度和累积梯度平和，用于动态调整学习率，减小更新过程中的震荡，加速收敛。Adam算法的关键更新公式如下：参数更新 = 学习率 * RMSprop调整 * 动量项。

2、SGD、AdaGrad、RMSProp、ADAM是深度学习中常用的优化算法，分别通过随机采样、自适应学习率调整和动量累积等技术提升模型收敛效率，其中ADAM结合了动量与自适应学习率的双重优势，成为当前应用最广泛的优化器。

3、主要优化器 1 SGD SGD，随机梯度下降，1847年提出，通过小批量更新解决随机性问题，但存在自适应学习率和易卡点问题。 2 SGDM (SGD with momentum)1986年提出，加入动量机制，改善了参数更新趋势，避免卡点，但学习率选择关键。

4、深度模型训练中的优化算法如SGD、Momentum、NAG、AdaGrad、RMSProp和Adam各有其特点。SGD，即随机梯度下降，每次迭代使用单个样本或小批量，引入随机性以减小整体优化方向的噪声。Momentum通过累积过去梯度的指数衰减移动平均，加速学习过程，减少震荡。Nesterov动量提前考虑下一步的梯度，提供更快的收敛速度。

5、深度模型优化算法SGD、Momentum、NAG、AdaGrad、RMSProp及Adam的特点如下：SGD：特点：每次迭代使用单个样本或小批量数据进行梯度更新，引入随机性，有助于减小整体优化方向的噪声。优势：计算效率高，适用于大规模数据集。劣势：收敛可能较慢，且易受到噪声影响，导致震荡。

6、几种优化器（SGD/SGDM/Adgrad/RMSProp/Adam）的理解 梯度下降（SGD）梯度下降是现在几乎所有优化器的基础，其原理是在损失函数的基础上，通过梯度逐步减小累计成本，以逼近最小累计误差，实现函数与实际值的拟合。梯度下降方法简单易懂，损失函数中hθ是算法设计的回归函数，y为该点真实值。