СГД и Адам SGD (стохастический градиентный спуск) и Adam (адаптивная оценка момента) — это алгоритмы оптимизации, обычно используемые в машинном обучении для обновления параметров модели во время обучения. Однако между ними есть несколько ключевых отличий: Правило обновления: SGD обновляет параметры модели, используя градиент функции потерь по отношению к параметрам. Правило обновления: param = param - learning_rate * gradient Адам, с другой стороны, использует комбинацию..

Проще говоря, оптимизация — это выбор входных данных, которые приведут к наилучшему результату, или к тому, чтобы сделать все как можно лучше. Это может означать разные вещи, от принятия решения о наиболее эффективном распределении доступных ресурсов до создания проекта с лучшими характеристиками и выбора управляющих переменных, которые заставят систему вести себя так, как нужно. В задачах оптимизации часто используются слова «максимизировать» или «минимизировать». Оптимизация также..

Сегодня я расскажу о другом алгоритме оптимизации, который называется ADAM. Практики глубокого обучения всегда стремились оптимизировать производительность модели и значение функции потерь через эпохи обучения модели. Таким образом, алгоритм Адама - один из самых распространенных методов, который хорошо работает в области глубокого обучения. Есть несколько основных причин, по которым это работает. Ниже я постараюсь объяснить некоторые из них. Известный как Адаптивный алгоритм оценки..