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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