深入剖析 Adam 优化器：原理、优势与应用 - 知乎
在深度学习领域，优化器的选择对模型的训练效率和性能起着决定性作用。 Adam优化器作为一种自适应优化算法，凭借其根据历史梯度信息动态调整学习率的特性，备受研究者和工程师的青睐。 它巧妙 …
PyTorch模型训练优化器Adam和AdamW - 知乎
2.2 PyTorch调用方法 在 PyTorch 里， Adam 和 AdamW 的调用语法几乎一模一样，这是因为 PyTorch 的优化器接口是统一设计的，使用方式都继承自 torch.optim.Optimizer 的通用结构。 所以调 …
Adam和AdamW - 知乎 - 知乎专栏
AdamW目前是大语言模型训练的默认优化器，而大部分资料对Adam跟AdamW区别的介绍都不是很明确，在此梳理一下Adam与AdamW的计算流程，明确一下二者的区别。
一文读懂Adam优化算法 - 知乎
May 9, 2024 · ADAM算法通过自适应学习率自动为每一段路调整“齿轮比”，确保你在复杂多变的山地地形中以最合适的速度前进。 偏置校正：在刚开始你的探险时，由于对山地不熟悉，你可能会低估一些 …
优化方法——AdaGrad、RMSProp、Adam - 知乎
Adam算法的本质： 其实就是 Momentum+RMSProp的结合，然后 再修正其偏差。 Adam对梯度的一阶和二阶都进行了估计与偏差修正，使用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来动态调整每个参数的学习率（ …
一文读懂Adam优化器参数 - 知乎专栏
以画图的方式验证，假设模型A的 \beta_1=0.9 ，模型A的batch_size为模型B的batch_size的2倍，按照上述推理模型B的 \beta_1=\sqrt {0.9} ，模型A迭代前20步，每步的权重如上图图2所示，模型B迭代 …
Adam 优化器背后的数学原理 - 知乎
在某些区域，您需要迈出大步，而在其他区域，需要小心翼翼地迈步。 Adam 优化器的工作方式类似，它动态调整步长，在较简单的区域中步长较大，在较复杂的区域中步长较小，确保更有效且更快速地到 …
adam 算法在机器学习中的作用是什么？ - 知乎
Jan 10, 2024 · 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 …
训练时的学习率调整：optimizer和scheduler - 知乎
Sep 16, 2022 · 2.1optimizer的种类 2.1 optim.SGD 2.2 optim.Adam 3. scheduler 的种类 pytorch有torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率（learning rate）的方法。 …
权重衰减/权重衰退——weight_decay - 知乎 - 知乎专栏
Feb 20, 2023 · - 一般取值比较小，比如0.0005 在标准的随机梯度下降中， 权重衰减正则化和正则化 的效果相同 因此，权重衰减在一些深度学习框架中通过 L2 正则化来实现 但是，在较为复杂的优化方法 ( …