Adam 优化器：快速介绍

优化是深度学习中的关键过程之一，有助于调整模型的参数以最小化损失函数。Adam 优化器是深度学习中广泛使用的优化算法之一，它结合了Adagrad和RMSprop优化器的优点。

在本文中，我们将讨论 Adam 优化器、其功能以及使用 Keras 库在 Python 中实现的一个易于理解的示例。

Adam 代表自适应矩估计。它是Kingma 和 Ba在 2014 年论文中提出的一种优化算法。该算法计算每个参数的自适应学习率并存储梯度的一阶矩和二阶矩。

Adam 优化器是随机梯度下降 (SGD) 算法的扩展，可自适应更新学习率。Adam 优化器使用梯度的一阶矩和二阶矩更新模型的参数。第一个矩是梯度的均值，第二个矩是梯度的非中心方差。

该算法计算每个参数的自适应学习率，并使用梯度的一阶矩和二阶矩来适应学习率。这有助于为每个参数提供不同的学习率，从而实现更精确的参数更新。

Adam 优化器的工作可以概括为以下步骤：

1. 初始化学习率和模型权重。
2. 使用反向传播计算模型相对于损失函数的梯度。
3. 计算梯度的移动平均值和梯度平方。
4. 计算偏差校正移动平均线。
5. 使用偏差校正移动平均值更新模型权重。

Adam 优化器根据梯度的移动平均值和平方梯度的移动平均值自适应地更新学习率。计算每个参数的移动平均值，并相应地更新学习率。这有助于为每个参数提供不同的学习率，这在某些参数比其他参数更敏感的情况下非常有用。

让我们用一个容易理解的例子来理解这一点：

最小化函数 x ^3 – 2*x ^2 + 2的值。手动计算如下所示：

现在让我们看看如何使用 Adam 优化器进行计算：

输出如下所示：

现在我们已经通过示例了解了 Adam 的工作原理，接下来我们还可以了解一下它与其他优化器的不同之处。

让我们看看这与其他优化器有何不同：

• Adam 优化器计算每个参数的自适应学习率，这有助于更快的收敛和更好的泛化。这意味着学习率在训练期间根据历史梯度信息进行调整。它与随机梯度下降不同，随机梯度下降使用固定的学习率。
• Adam优化器中存储了梯度的一阶矩和二阶矩，减少了梯度噪声，增强了优化算法的稳定性。这与随机梯度下降不同，随机梯度下降不存储历史梯度信息。
• Adam 优化器能够抵抗噪声梯度，处理非平稳目标并避开局部最小值和鞍点。相反，随机梯度下降可能会陷入局部最小值。
• Adam 优化器内存效率高，需要最少的存储空间来保存梯度一阶矩和二阶矩。相反，Adagrad 和 RMSprop 需要更多内存来存储梯度历史信息。
• 在许多情况下，由于自适应学习率和矩估计，Adam 优化器往往比其他优化器收敛得更快，使其能够快速向最小值移动。

在本文中，我们概述了 Adam 优化器，它是深度学习模型训练中常用的优化算法。文章还介绍了 Adam 优化器的优点，包括其自适应学习率、内存效率和对噪声梯度的恢复能力。为了说明 Adam 优化器的功能，本文展示了三次函数的示例并绘制了优化过程。

另请阅读：

1. 激活函数
2. 反向传播

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