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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，并且对大规模数据集和高维参数空间具有较好的适应
adam算法原理和推导过程？ - 知乎 三、Adam优化算法的基本机制 Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 通过计算梯度的***一阶矩估计***和***二阶矩估计***而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。Adam 算法的提出者描述其为两种随机
Adam and Eve - Biblical Archaeology Society The brand-new collection in the Biblical Archaeology Society Library, Adam and Eve, highlights intriguing insights on women’s role in the Bible and ancient thought—some of which might even be called feminist, right in the heart of patriarchal world religions
如何调整 Adam 默认参数以提高深度学习模型的收敛速度？ - 知乎 以下是一些调整 Adam 默认参数的方法，以提高深度学习模型的收敛速度： 调整学习率（learning rate）: Adam 算法的默认学习率为 0 001，但是对于一些模型，这个值可能太小或者太大。
如何看待最新提出的Rectified Adam (RAdam)？ - 知乎 后Adam时代有很多不同的优化器，远的有on the convergence of Adam提出的AMSGrad，近的有刚刚被ICLR录用的AdamW（虽然这篇文章其实两三年前就挂出来了，一直没被录），其他的还有SWATS、Padam等等，另外还有刚出的lookahead（纠正下，lookahead感觉并不能被称作是optimizer