优化器教程

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，b1 和 b2 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：

更多信息

想要了解更多关于优化器的信息，请访问我们的 优化器进阶教程。