2024-07-29 14:51:18
Adam优化器是一种通用的优化算法，常用于神经网络的训练中。它的名字来源于"Adaptive Moment Estimation"，意思是自适应矩估计。 Adam算法综合了动量优化（Momentum）和RMSProp算法的优点，并使用自适应学习率的方式来调整每个参数的学习率。具体来说，Adam算法在每次迭代时会计算每个参数的一阶矩估计和二阶矩估计，并使用这些信息来调整每个参数的学习率。 Adam算法的优势在于，它可以在训练过程中自动调节学习率，使得训练收敛得更快。它在各种不同的神经网络模型中表现都很优秀，因此在实践中广泛使用。 Adam算法的具体伪代码如下： ``` 初始化每个参数的值，学习率η和动量参数β1，RMSProp参数β2，以及梯度指数衰减率? 初始化第一阶矩估计m和第二阶矩估计v为0 在训练集的每个样本上执行如下操作： 1. 计算当前损失函数的梯度 2. 更新第一阶矩估计：m ← β1 * m + (1 - β1) * g 3. 更新第二阶矩估计：v
