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深度学习记录--Adam optimization algorithm

Adam优化算法

深度学习记录--Adam optimization algorithm_第1张图片

momentum和RMSprop的结合

初始化参数：

V_{dw}=0,V_{db}=0,S_{dw}=0,S_{db}=0

先进行momentum过程：

V_{dw}=\beta1 V_{dw}+(1-\beta1)dw

V_{db}=\beta1 V_{db}+(1-\beta1)db

然后进行RMSprop过程：

S_{dw}=\beta2 S_{dw}+(1-\beta2)(dw)^2

S_{db}=\beta2 S_{db}+(1-\beta2)(db)^2

接着进行偏差修正：

V_{dw}^{corrected}=V_{dw}/(1-\beta1^t),V_{db}^{corrected}=V_{db}/(1-\beta1^t)

S_{dw}^{corrected}=S_{dw}/(1-\beta2^t),S_{db}^{corrected}=S_{db}/(1-\beta2^t)

最后更新权重：

w:=V_{dw}^{corrected}/\sqrt{S_{dw}^{corrected}}+\varepsilon

b:=V_{db}^{corrected}/\sqrt{S_{db}^{corrected}}+\varepsilon

 

深度学习记录--Adam optimization algorithm_第2张图片

超参数的设置

一般地，学习率\alpha需要经过多次调试之后才可得到

其他超参数一般设置为：

\beta1=0.9, \beta2=0.999, \varepsilon=10^{-8}

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