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先说结论。 个人认为NAdam和 Nesterov+Adam 没有本质上的区别。 结论的得出主要参考自一下两篇文章： Ruder, S. (2016). An overview of gradient descent optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1609.04747. Dozat, T. (2016). Incorporating nesterov momentum into adam. 在介绍NAdam之前，我们梳理一下Adam的算法形成过程。 Adam算法是传统的momentum和RMSProp的结合。 基本的梯度下降方法： 利用算法一的更新规则。
2023年8月12日 · 关注者. 43. 被浏览. 26,991. 7 个回答. 默认排序. 兽族机枪兵. 复旦数据科学博士 | 正在做LLM | 此处会放一个代表作！ 谢邀 @Dreamcatcher风. 40 人赞同了该回答. 题主提到的两点原因都是正确的： Adam 系列较 SGD 更快，主要来源于它的自适应学习率的计算： 自适应学习率 ： Adam 优化器利用梯度的 第一矩 和第二矩估计值，单独调整每个权重的学习率。 这种自适应学习率方法能带来更高效的更新和更快的收敛。 高效梯度下降 ： 与需要对所有参数进行相同大小更新的 SGD 不同，Adam 通过对频繁更新的参数进行较小的更新和对不频繁更新的参数进行较大的更新来实现高效梯度下降。
2019年5月10日 · 1. 为什么理解Adam很重要？ 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。 定性地知道Adam做了什么很简单，定量地理解Adam做了什么非常困难。 但是当一个东西不能定量分析的时候，从科学的角度来讲，我们对其可以说几乎是一无所知的 。 就像当你知道苹果掉落地面的时候，这还不是科学； 就像当你知道苹果因为万有引力掉落地面的时候，这依然还不是科学； 万有引力四个字本身也是一文不值的。 当牛顿确认万有引力是一个距离平方反比定律的时候，这就可以是现代科学的里程碑。
那么SGD和Adam分别要多长时间（多少iteration）才能从左边的sharp valley逃离出来呢？. 我们组ICLR2021论文给出了SGD的平均逃逸时间：. \log (\tau) =O\left ( \frac {B\Delta L_ {ab}} {\eta H_ {a}} \right) 其中 B 是batch size, \eta 是学习率， \Delta L_ {ab} 是势垒高度， H_ {a} 是minima sharpness ...
Adam 是一种广泛使用的优化算法，用于训练深度学习模型。 它可以根据梯度来自适应地调整学习率，并且结合了动量和二阶梯度信息，使得其在许多情况下都能够表现出色。 然而，如果默认参数不适合您的特定问题，则可以通过调整这些参数来提高 Adam 的性能。 以下是一些调整 Adam 默认参数的方法，以提高深度学习模型的收敛速度： 调整学习率（learning rate）: Adam 算法的默认学习率为 0.001，但是对于一些模型，这个值可能太小或者太大。 如果学习率太小，模型可能需要更长时间才能收敛；如果学习率太大，模型可能会发生梯度爆炸或梯度消失等问题。 可以尝试不同的学习率值，找到最适合您的模型的学习率。
中国人民大学 软件工程硕士. 14 人赞同了该回答. Google Brain新提出的优化器“Lion”，效果要比Adam (W)更好. 论文地址： arxiv.org/abs/2302.0667. 代码地址： github.com/google/autom. 1 简单、内存高效、运行速度更快. 与 AdamW 和各种自适应优化器需要同时保存一阶和 二阶矩 相比，Lion 只需要动量，将额外的内存占用减半。 这在训练大型模型和 大Batch size 时很有用。 例如，AdamW 需要至少 16 个 TPU V4 芯片来训练图像大小为 224、批量大小为 4,096 的 ViT-B/16 ，而 Lion 只需要8个。
17,247. 2 个回答. 默认排序. 知乎用户. 20 人赞同了该回答. 我推导了偏差矫正的公式，供参考（在最后） 1、adam优化器公式. 包括动量项和过去梯度平方的 指数衰减平均. 2、偏差校正后的, 3、Adam的参数更新公式. 重点来了. 第二部偏差矫正的公式是怎么等到的？ 论文中的推导. 但是不知道是怎么变化来的，下面是我的理解. 这里对vt展开了， 这样就推出来那个公式了. 下面是 个人博客 里的. ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「飞奔的帅帅」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接： Adam优化器偏差矫正的理解_ustbbsy的博客-CSDN博客. 编辑于 2020-06-23 05:40
