adam优化器-adam优化器原理

2025年了,你还在无脑用Adam?我把最新的优化器都扒了一遍

年深度学习优化器已进入多元化时代，Adam虽仍是稳健选择，但Sophia、Lion、Adan、Grams等新型优化器在特定场景下展现出显著优势。以下是具体分析：Adam的局限性催生新型优化器Adam凭借稳定性和易用性长期占据主流地位，但在大模型时代暴露出三大短板：收敛速度不足：训练千亿参数模型时效率低于专用优化器。

在大多数情况下，Adam 是自适应优化器中最好的，无脑选择Adam，没问题。使用Adam这种自适应优化器，还不需要关心学习率的问题。

Adam优化器

Adam优化器是一种基于梯度下降的优化算法，它通过计算历史梯度的一阶指数平滑值和历史梯度平方的一阶指数平滑值，为每个参数动态调整学习率，并同时考虑梯度的动量和方向。这种优化方法具有自适应学习率、动量效应、适用于稀疏梯度以及高效且易于实现等优点，在深度学习领域得到了广泛应用。以上就是对Adam优化器的通俗理解，希望能够帮助大家更好地理解和应用这一优化算法。

从自然梯度近似的角度来看，Adam优化器可以被理解为一种对自然梯度法的高效近似实现，其核心联系在于Adam如何处理和利用梯度的二阶信息。自然梯度 (Natural Gradient， NG)核心思想：自然梯度旨在在参数空间进行更新时，考虑参数变化对模型输出概率分布的影响，而非仅关注参数本身的欧氏距离。

年深度学习优化器已进入多元化时代，Adam虽仍是稳健选择，但Sophia、Lion、Adan、Grams等新型优化器在特定场景下展现出显著优势。

SGD和Adam优化器的区别是什么?

SGD和Adam优化器的区别主要包括以下几点： 更新规则： SGD：使用单个样本或小批量样本的梯度来更新模型参数，每次更新只依赖于当前批次的梯度。这可能导致更新过程中的波动较大，但在某些情况下也能更快地收敛到最优解。

SGD、AdaGrad、RMSProp、ADAM是深度学习中常用的优化算法，分别通过随机采样、自适应学习率调整和动量累积等技术提升模型收敛效率，其中ADAM结合了动量与自适应学习率的双重优势，成为当前应用最广泛的优化器。

Adam和SGDM作为当今深度学习领域的顶尖优化器，在效率和精度上各有千秋。以下是对两种优化器优势原因的深入剖析，以及相关实验数据对比。首先，通过对比不同优化器在猫狗分类数据集上的分类准确率曲线，我们可以观察到训练集和测试集之间存在细微的数据分布差异。

机器学习中的五种主要优化器SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam的特点如下： SGD 提出时间：1847年。 特点：通过小批量更新参数，以解决大规模数据训练时的随机性问题。但存在自适应学习率不佳和易陷入局部最优解的问题。 SGDM 提出时间：1986年。

RMSProp和Adagrad优化器在更新时，只有累计梯度平方的更新公式不一样。RMSProp在累计梯度平方的基础上使用了移动平均的方式，使得RMSProp在面对梯度消失的问题时拥有更好的表现。