new optimization

本文主要是介绍new optimization，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

new optimizer for deep learning

1、SGD

2、SGD with momentum

前一步的累积会移动到下一步当中，就算达到鞍点和局部最低点，带有动量的SGD还是会继续前行，下一步的movement等于： -u*梯度+v*动量

3、Adagrad

即在梯度方向乘了一个数，如果过去的梯度很大，就要降低学习率，因为梯度很大，说明在一个很崎岖的路上寻找全局最低，比如上面图的绿色方向，梯度比较大，所以需要用一个比较小的学习率

4、RMSProp

原理和Adagrad很像，同时借用了Momentum的思想;Adagrad的分母是不断累加的，加入一开始就很大，导致后面学习率特别小，而RMSprop在时间上有缓冲，上式中的vt表示的就是EMA （exponential moving  average）of gradient is not monotonically increasing 不会永无止尽的增加。

5、Adam

之前的算法无法解决初始化的梯度就为0 的情况

example:BERT\ Transformer

 

Adam:在训练集上达到很好成绩，SGD+momentum在验证集有很好的成绩

原因：其中一个原因是Adam能够在比较sharp 的地方找到minimum，相反SGDM在flat的地方找到

ADAM因为能够动态地调整学习率，所以收敛速度很快，而SGDM没有这样的效果

 

 

 

SWATS：先使用Adam（比较快），再使用SGDM

问题1：什么时候切换

问题2：学习率怎么改变

 

Adam有个trouble，当训练的开始阶段，梯度会很小而且没有什么信息，这时候梯度就是漫无目的的走，但是当梯度很大的时候，因为有之前的影响，导致movement不会很大，最大也只会是，作者的改进方法是AMSGrad,AMSGrad中的V在现在的V和上一次的V中选最大值，减小了无意义的梯度（Adam梯度小，但是学习率大）影响。

 

AdaBound是对学习率设置边界，有 上界和下界，相比较于AMSGrad，即能处理很大的学习率，又能处理小学习率

ADAM：因为能够动态地调整学习率，所以收敛速度很快，而SGDM没有这样的效果，因此可以从SGDM进行调整

 

LR range：不断调整学习率来寻找最好的学习率

不断地调大调小学习率，另外两种方法：

 

 

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