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
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。
- 公式:
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。
- 公式:
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。
- 公式:
图片示例
以下是一个 Adam 优化器的可视化示例:
更多信息
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