ТОП просматриваемых книг сайта:
Глубокое обучение. Погружение в технологию. Артем Демиденко
Читать онлайн.Название Глубокое обучение. Погружение в технологию
Год выпуска 2023
isbn
Автор произведения Артем Демиденко
Издательство Автор
Метод адаптивного скользящего среднего (Adam)
Adam – это один из наиболее эффективных и популярных методов оптимизации в глубоком обучении. Он был разработан для учета нюансов различных методов оптимизации и предоставляет хорошую сходимость на практике. Назван этот метод в честь "Adaptive Moment Estimation" (Адаптивной Оценки Момента), что отражает его способность адаптироваться к изменяющейся структуре функции потерь.
Как работает Adam:
1. Инициализация параметров: Adam начинается с инициализации параметров модели, как и другие методы оптимизации.
2. Вычисление градиента: На каждой итерации Adam вычисляет градиент функции потерь по параметрам модели.
3. Моменты: Adam поддерживает два момента (первый и второй) для каждого параметра. Первый момент представляет собой скользящее среднее градиента, а второй момент – скользящее среднее квадрата градиента. Эти моменты обновляются на каждой итерации следующим образом:
• Первый момент (средний градиент): Этот момент учитывает, как изменяются градиенты параметров со временем. Он вычисляется как взвешенное скользящее среднее градиента, с весами, которые ближе к 1 в начале обучения и ближе к 0 по мере увеличения числа итераций.
• Второй момент (средний квадрат градиента): Этот момент отслеживает, как изменяется величина градиента со временем. Он вычисляется аналогичным образом, но для квадратов градиентов.
4. Коррекция смещения (Bias Correction): В начале обучения, когда моменты инициализируются нулями, они могут быть сильно смещены. Adam включает коррекцию смещения для исправления этой проблемы.
5. Обновление параметров: Параметры модели обновляются с использованием первого и второго моментов, а также учитывается скорость обучения (learning rate). Это обновление направлено на два момента: первый момент сглаживает изменение градиента, а второй момент позволяет адаптироваться к изменяющейся скорости обучения.
Преимущества Adam:
• Эффективность: Adam обычно сходится быстрее, чем стандартные методы, такие как стохастический градиентный спуск (SGD).
• Адаптивность: Алгоритм адаптируется к структуре функции потерь, изменяя скорость обучения для каждого параметра.
• Сходимость в широких диапазонах параметров: Adam хорошо работает в различных задачах и архитектурах нейронных сетей.
• Скользящие средние градиентов: Использование моментов сглаживает шум в градиентах, что помогает избегать локальных минимумов.
Недостатки Adam:
• Чувствительность к выбору скорости обучения: Не всегда легко выбрать оптимальную скорость обучения для Adam, и неправильный выбор может замедлить сходимость.
• Дополнительная вычислительная нагрузка: Adam требует дополнительных вычислений для хранения и обновления моментов.
В целом, Adam является мощным методом оптимизации, который стоит рассмотреть