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  • 如何理解Adam算法(Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
    Adam自从在ICLR2015上发表以来（ Adam: A Method for Stochastic Optimization ），到2022年就已经收获了超过10万次引用，正在成为深度学习时代最有影响力的几个工作之一。 Adam是一个直觉上很简洁，但理论上很难理解的优化器。
  • 如何理解Adam算法(Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
    假设Adam里的学习率自适应强度再强一点或者弱一点，这个结论都是不成立的。 Adam的天才设计让它的鞍点逃逸动力学非常卓越。 6 结合SGD和Adam的优势 我们既然已经能把SGD和Adam在鞍点逃逸和极小值选择时的动力学分析得比较清楚了。
  • 机器学习2 -- 优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam）
    优化器对ACC影响也挺大的，比如上图Adam比SGD高了接近3个点。故选择一个合适的优化器也很重要。 Adam收敛速度很快，SGDM相对要慢一些，但最终都能收敛到比较好的点; 训练集上Adam表现最好，但验证集上SGDM最好。可见SGDM在训练集和验证集一致性上，比Adam好。
  • adam算法原理和推导过程？ - 知乎
    Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。 随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。 而 Adam 通过计算梯度的***一阶矩估计***和***二阶矩估计***而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。
  • BP算法与深度学习主流优化器（Adam,RMSprop等等）的区别是什么？ - 知乎
    5 Adam 这是一种综合型的学习方法，可以看成是阳v1Sprop 加上动量 (Momentum) 的学习 方法，达到比 RMSProp 更好的效果。 以上介绍了多种基于梯度的参数更新方法，实际中我们可以使用 Adam 作为默认 的优化算法，往往能够达到比较好的效果，同时 SGD十Momentum 的方法也
  • 深度学习中的优化算法 NAdam 和 Nesterov + Adam 有区别么、区别在哪？ - 知乎
    接下来，我们将Nesterov momentum加入到Adam当中，即利用当前的Nesterov动量向量来代替Adam中的传统动量向量。 首先，Adam算法的更新规则如下，注意，此处的vt，是Algorithm 6中的nt，β1是Algorithm6中的μ，并且在结合Nesterov和Adam的过程中，不需要修改nt




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