Adam优化器简单理解和实现

发布日期：2024-03-11 来源: 网络 阅读量（）

前言：因为要实现GAN，简单理解一下训练过程需要用到的Adam优化器。

零、何为优化器

机器学习的任务就是优化参数使之达到最合适的值，同时也就是时损失函数达到最小。损失函数即目标函数的值与真实值的差值函数，实际上就是欲优化参数的函数。而优化器的任务就是在每一个epoch中计算损失函数的梯度，进而更新参数。

一般过程：给定一组训练样本(x, y)，对于若干个x运用此时的参数求出预测值y'，而y'与这些x对应的真实值y的差值（即损失函数）作为优化器的目标函数（使得函数值越小越好）。将该目标函数求梯度（有的优化器还要求动量），而后使用梯度值（动量）更新参数。直到停止条件达到为止。

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一、简单认识Adam

Adam（自适应矩估计?Adaptive moment estimation）

翻译：

参数设定：?(元素乘操作)，

：步长或称学习率（stepsize）；：矩估计的指数衰减率；：参数的随机目标函数值；：初始参数向量；

：初始第一矩向量；：第二矩向量；：时间步长；

优化过程（更新参数向量过程）：

while??未收敛:? {

? 获得新一轮的梯度值（参数是上轮刚更新的）

? 更新第一矩向量

? ?更新第二矩向量

? ?计算偏差校正的第一矩向量

? ?计算偏差校正的第二矩向量

? ?更新参数

}

优化参数过程结束

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二、代码实现

https://github.com/dream-catcher/learning_blogs/blob/master/Adam_Optimizer/adam_optimizer.py? #不知为何，我这边运行会报错，所以我先不用这个

https://github.com/yzy1996/Python-Code/blob/master/Algorithm/Optimization-Algorithm/Adam.py

https://github.com/sagarvegad/Adam-optimizer/blob/master/Adam.py

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参考链接：https://www.jianshu.com/p/aebcaf8af76e

https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10596089.html

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