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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
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 …
Adam 优化算法详解 - 知乎 - 知乎专栏 作者毫不犹豫地列出了将Adam应用于非凸优化问题的许多迷人好处，我将继续分享以下内容： 简单地实现（我们将在本文的稍后部分中实现Adam，并且您将直接看到如何利用强大的深度学习框架以更少的代码行使实现变得更加简单。） 计算效率高; 很少的内存需求