用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数,使其逼近或达到最优值,从而最小化(或最大化)损失函数。
总结
- 从SGD到Adam做了哪些改进
自适应的学习率、动量
- 从SGD到Adam做了哪些改进
Adamw 即 Adam + weight decate ,效果与 Adam + L2正则化相同,但是计算效率更高,因为L2正则化需要在loss中加入正则项,之后再算梯度,最后反向传播,而Adamw直接将正则项的梯度加入反向传播的公式中
自适应的学习率、动量
Adamw 即 Adam + weight decate ,效果与 Adam + L2正则化相同,但是计算效率更高,因为L2正则化需要在loss中加入正则项,之后再算梯度,最后反向传播,而Adamw直接将正则项的梯度加入反向传播的公式中
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