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AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。

这也展示优化神经网络梯度下降法的目的：尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值；

方法是：引入超参数。

Adam，优化算法是已经被证明了，可以适用于大多数神经网络的优化算法，其本质是Momentum优化算法和RMSprop优化算法合并在一起用，如下图所示：


在一次迭代计算中：

红色框部分就是Momentum优化算法

绿色框部分就是RMSprop优化算法

引入了β1，β2， ε这三个超参数。

学习率α需要调整（tune）；

β1常用的缺省值是0.9

β2常用的缺省值是0.999

 ε常用的缺省值是10e-8

Andrew Ng 说：“基本很少人去调整β1，β2， ε这三个超参数，基本都用缺省值，只需要调整α”

参考文献：Andrew Ng《Adam Optimazation Algorithm》

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