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adam 算法在机器学习中的作用是什么？ - 知乎 Adam算法是一种基于梯度下降的优化算法，通过调整模型参数以最小化损失函数，从而优化模型的性能。 Adam算法结合了动量（Momentum）和RMSprop（Root Mean Square Propagation）两种扩展梯度下降算法的优势。 Adam算法通过引入动量的概念，使得参数更新更加平滑。
PyTorch中的torch. optim. Adam优化器 - 知乎 基本原理 Adam本质上是一个优化器，用于优化模型的参数。 这样的优化步骤可以由以下公式描述： θ t = θ t 1 η m ^ t v ^ t + ϵ ，其中 η 为初始学习率， ϵ 为数值稳定常数，说白了是用于防止除零异常。 关键的在于新增的两大参数 m ^ t 和 v ^ t 。
深入剖析 Adam 优化器：原理、优势与应用 - 知乎 Adam优化器凭借其独特的设计和出色的性能，已成为深度学习领域不可或缺的工具。 深入理解其原理和性质，能帮助我们更好地运用它提升模型训练效果，推动深度学习技术不断发展。