优化器是深度学习中用于调整模型参数的关键工具。本教程将介绍几种常用的优化器及其工作原理。

常用优化器

  1. SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降是最基本的优化器之一。

    • 公式w = w - α * ∇J(w)
    • 其中,w 是参数,α 是学习率,∇J(w) 是损失函数关于 w 的梯度。
  2. Adam: Adam 是一种结合了 Momentum 和 RMSprop 的优化器。

    • 公式w = w - α * (m/b1 + c/b2) * ∇J(w)
    • 其中,m 是一阶矩估计,c 是二阶矩估计,b1b2 是相应的指数衰减率。
  3. RMSprop: RMSprop 是一种基于梯度的优化器,它通过调整学习率来减少震荡。

    • 公式w = w - α * (g^2 / (t + ε)) * ∇J(w)
    • 其中,g 是梯度,t 是时间步长,ε 是一个很小的正数。

图片示例

以下是一个 Adam 优化器的可视化示例:

Adam_Optimizer

更多信息

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