adam算法效果差原因_深度学习优化器 Adam 解析 作者：佚名    发布时间：2024-04-15

Adam的优点

现在很多深度网络都优先推荐使用Adam做优化算法，我也一直使用，但是对它的参数一知半解，对它的特性也只是略有耳闻，今天我终于花时间看了一下论文和网上的资料。整理如下。

Adam是从2个算法脱胎而来的：AdaGrad和RMSProp，它集合了2个算法的主要优点，同时也做了自己的一些创新，大概有这么几个卖点：

计算高效，方便实现，内存使用也很少。

更新步长和梯度大小无关，只和alpha、beta_1、beta_2有关系。并且由它们决定步长的理论上限。

对目标函数没有平稳要求，即loss function可以随着时间变化

能较好的处理噪音样本，并且天然具有退火效果

能较好处理稀疏梯度，即梯度在很多step处都是0的情况

Adam算法

Adam的伪代码其实很好理解，贴图如下：来自原文

从while循环往下看，第一行是更新step，

第二行是计算梯度，

第三行计算一阶矩的估计，即mean均值

第四行计算二阶距的估计，即variance，和方差类似，都是二阶距的一种。

第五、六行则是对mean和var进行校正，因为mean和var的初始值为0，所以它们会向0偏置，这样处理后会减少这种偏置影响。

第七行是梯度下降。注意alpha后的梯度是用一阶距和二阶距估计的。

Adam设计原理

为什么这么设计呢？Andrew Ng在他