最適化法adam

Adam（自適應矩估計）是一種流行的最佳化算法，用於訓練深度學習模型。它是 stochastic gradient descent（隨機梯度下降）的一種變體，結合了 Momentum 和 RMSprop 的優點。Adam 通過維護一個關於梯度的一階和二階動量估計來適應不同的學習率。

Adam 算法的步驟如下：

1. 初始化參數：

   • 偏置修正變數 beta1 和 beta2，通常設定為 0.9 和 0.999。
   • 一個小值 epsilon，通常設定為 1e-8 或 1e-7，以避免除以零。
   • 第一個一階動量估計 m 初始化為零向量。
   • 第二個一階動量估計 v 初始化為零向量。

2. 對於每個訓練批次：

   • 計算梯度 g。
   • 更新一階動量估計 m： m = beta1 * m + (1 - beta1) * g
   • 更新二階動量估計 v： v = beta2 * v + (1 - beta2) * g * g
   • 進行偏差修正： m_corrected = m / (1 - beta1^t) v_corrected = v / (1 - beta2^t)
   • 更新參數： params = params - learning_rate * m_corrected / (sqrt(v_corrected) + epsilon)

Adam 算法的優點包括：

• 自適應學習率：對於不同的參數，Adam 能夠動態調整學習率。
• 不需要手動調整學習率：Adam 能夠自動調整學習率，因此對於初學者來說更加友好。
• 適用於大多數神經網路架構：Adam 已經被證明在各種任務和網路架構上都能取得良好的效果。

然而，Adam 也有一些潛在的問題：

• 對於非常小的 beta1 和 beta2，可能會導致計算效率低下。
• 對於某些問題，Adam 可能會收斂到局部最優而不是全局最優。

在實際套用中，Adam 通常是一個很好的默認選擇，但可能需要根據具體問題進行調整。