Adam算法（Adaptive Moment Estimation）是一种用于深度学习模型优化的算法，它结合了动量（Momentum）和RMSprop（Root Mean Square Propagation）的概念。Adam算法自2015年提出以来，因其高效和适用于大多数情况而广泛流行。下面简要介绍Adam算法的基本原理和特点。
基本原理
Adam算法的核心是计算每个参数的自适应学习率。它维护两个变量，分别是：
- 第一矩估计（即均值）：这是过去梯度的指数移动平均，相当于加入动量的概念。
- 第二矩估计（即未中心化的方差）：这是过去梯度平方的指数移动平均，类似于RMSprop算法。
算法在每次迭代中更新参数时，会使用这两个矩估计来调整每个参数的学习率，从而实现自适应调整。这样可以提高模型的收敛速度和稳定性，特别是在处理非凸优化问题时，比如训练深度神经网络。
具体步骤
- 初始化：选择初始学习率，初始化第一矩估计和第二矩估计为0。
- 计算梯度：在每次迭代中，计算当前参数的梯度。
- 更新矩估计：更新第一矩估计和第二矩估计。
- 计算偏置校正后的矩估计：由于矩估计是以0初始化的，所以需要进行偏置校正，以确保估计在初始阶段不会偏向于0。
- 参数更新：使用偏置校正后的矩估计来更新参数。
特点
- 自适应学习率：每个参数都有自己的学习率，有助于提高模型的收敛速度。
- 适用性广：适用于大多数的非凸优化问题，尤其是大规模和高维的数据集。
- 效率高：相比其他优化算法，Adam在很多情况下能更快地收敛。
尽管Adam算法有许多优点，但在某些情况下，比如对于非常深或复杂的网络结构，可能需要调整默认参数或使用其他优化策略来获得最佳性能。
