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- 一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法 - 知乎
在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用 梯度下降 ， 随机梯度下降 ，还是 Adam方法 ？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？
- 一文读懂Adam优化算法 - 知乎 - 知乎专栏
Adam算法是在2014年提出的一种基于一阶梯度的优化算法，它结合了 动量 （Momentum）和 RMSprop （Root Mean Square Propagation）的思想，自适应地调整每个参数的学习率。
- 如何理解Adam算法(Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
Adam 法是一种用于优化机器学习算法、尤其是深度学习模型训练过程中的广泛应用的优化方法。 由 D P Kingma 和 J Ba 于 2014 年提出，Adam 结合了动量法（Momentum）和自适应学习率方法（如 Adagrad 和 RMSprop）的优点，能够在非凸优化问题中有效加速收敛，并且对大规模
- 【Adam】优化算法浅析 - 知乎 - 知乎专栏
adam算法是一种基于“momentum”思想的随机梯度下降优化方法，通过迭代更新之前每次计算梯度的一阶moment和二阶moment，并计算滑动平均值，后用来更新当前的参数。这种思想结合了Adagrad算法的处理稀疏型数据，又结合了RMSProp算法的可以处理非稳态的数据。
- 简单认识Adam优化器 - 知乎 - 知乎专栏
Adam优化器 2014年12月， Kingma和Lei Ba两位学者提出了Adam优化器，结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。对梯度的一阶矩估计（First Moment Estimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（Second Moment Estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，计算出更新步长。
- Adam和AdamW - 知乎 - 知乎专栏
AdamW目前是大语言模型训练的默认优化器，而大部分资料对Adam跟AdamW区别的介绍都不是很明确，在此梳理一下Adam与AdamW的计算流程，明确一下二者的区别。 TLDR：AdamW将优化过程中使用的针对网络权重的衰减项（或…
- 如何理解Adam算法(Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
Adam自从在ICLR2015上发表以来（ Adam: A Method for Stochastic Optimization ），到2022年就已经收获了超过10万次引用，正在成为深度学习时代最有影响力的几个工作之一。 Adam是一个直觉上很简洁，但理论上很难理解的优化器。
- Adam 优化器背后的数学原理 - 知乎 - 知乎专栏
为什么 Adam 是深度学习中最受欢迎的优化器？让我们通过深入了解其数学原理，并重新创建算法来理解它。 Adam，这个名字在许多获奖的 Kaggle 竞赛中广为人知。参与者尝试使用几种优化器（如 SGD、Adagrad、Adam 或 …
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