SOME模型中常用的優(yōu)化算法有哪些

小億
84
2024-05-17 17:13:23

在SOME模型中，常用的優(yōu)化算法包括：

  1. 隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：SGD 是一種常用的優(yōu)化算法，它在每次迭代中使用隨機(jī)樣本來(lái)計(jì)算梯度并更新模型參數(shù)，從而減小損失函數(shù)值。

  2. Adam：Adam 是一種結(jié)合了動(dòng)量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，它通過(guò)計(jì)算梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，提高收斂速度和穩(wěn)定性。

  3. RMSProp：RMSProp 是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，它通過(guò)計(jì)算梯度的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)均值來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)率，從而使得不同參數(shù)的學(xué)習(xí)率適應(yīng)性更強(qiáng)。

  4. Adagrad：Adagrad 是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，它通過(guò)計(jì)算參數(shù)的歷史梯度平方和來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)率，使得稀疏梯度的參數(shù)可以更快地更新。

  5. Adadelta：Adadelta 是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，它通過(guò)計(jì)算參數(shù)的歷史梯度平方的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)均值來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)率，從而更好地克服 Adagrad 存在的學(xué)習(xí)率遞減問(wèn)題。

  6. Adamax：Adamax 是一種基于 Adam 的變種優(yōu)化算法，它通過(guò)計(jì)算梯度的 $L_\infty$ 范數(shù)來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)率，從而在一些情況下更加穩(wěn)定。

  7. Nadam：Nadam 是一種結(jié)合了 Nesterov 動(dòng)量和 Adam 的優(yōu)化算法，它通過(guò)在計(jì)算梯度時(shí)使用 Nesterov 動(dòng)量來(lái)加速收斂，同時(shí)利用 Adam 的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率來(lái)提高穩(wěn)定性。

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