深度学习 优化器选择(进阶)

   日期:2024-12-28     作者:4cb3h       评论:0    移动:http://3jjewl.riyuangf.com/mobile/news/11861.html
核心提示:在深度学习中,随着研究的深入,出现了一些进阶的优化器,这些优化器试图解决SGD及其变种在特定场景下的一些

在深度学习中,随着研究的深入,出现了一些进阶的优化器,这些优化器试图解决SGD及其变种在特定场景下的一些限制。以下是一些较为进阶的优化器,它们在特定情况下可以提供更好的性能或更快的收敛速度

深度学习 优化器选择(进阶)

AdamW

AdamW 是 Adam 的一个变种,它将权重衰减与 Adam 的优化过程结合起来。这个方法区别于传统的 L2 正则化,它将权重衰减直接集成到参数更新中,而不是作为正则项添加到损失函数中。

 

Nadam (Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation)

Nadam 结合了 Nesterov 动量和 Adam 优化器。它实质上是在 Adam 的基础上添加了 Nesterov 预读(预读步,这有助于加速收敛。

 

LAMB (Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch training)

LAMB 优化器是专为大规模训练设计的,特别是在使用大批量数据时。它通过逐层调整学习率来优化训练过程,有助于在不牺牲训练速度的前提下保持稳定的收敛。

 

Lookahead

Lookahead 是一种可以与其他优化器结合使用的算法,它定期将“快速”优化器的参数与一个“慢”参数向量结合。这种结合被认为可以改进优化器的稳定性和性能。

 

Ranger

Ranger 是一个最近非常流行的优化器,它实际上是 RAdam(Robust Adam)和 Lookahead 的组合。RAdam 本身是一个更稳健的 Adam 版本,结合 Lookahead 提供了更好的稳定性和性能。

 
特别提示:本信息由相关用户自行提供,真实性未证实,仅供参考。请谨慎采用,风险自负。

举报收藏 0打赏 0评论 0
 
更多>同类最新资讯
0相关评论

相关文章
最新文章
推荐文章
推荐图文
最新资讯
点击排行
{
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  使用协议  |  隐私政策  |  版权隐私  |  网站地图  |  排名推广  |  广告服务  |  积分换礼  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规举报  |  鄂ICP备2020018471号