每天3分钟,彻底弄懂神经网络的优化器(十)Nadam
Nadam(Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation)算法是由Tim Salimans et al. 在2016年提出的。这一算法结合了Adam算法和Nesterov Accelerated Gradient(NAG)算法的优点,旨在提高优化算法的性能。Nadam算法的详细描述和原理可以在论文《Incorporating Nesterov Momentum into Adam》1中找到,该论文最初在2016年提交到arXiv,并且后来在2017年的ICLR会议上发表。
Nadam(Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation)是一种结合了Nesterov动量(NAG)和Adam优化算法的优化器。它旨在提高优化过程的性能,特别是在深度学习中。
Nadam的更新规则如下:
更新一阶矩估计 $m_t$ 和二阶矩估计 $v_t$:
$m_t = \beta_1 \cdot m_{t-1} + (1 - \beta_1) \cdot g_t$
$v_t = \beta_2 \cdot v_{t-1} + (1 - \beta_2) \cdot g_t^2$
计算偏差修正的一阶矩估计 $\hat{m}_t$ 和二阶矩估计 $\hat{v}_t$ :
$\hat{m}_t = \frac{m_t}{1 - \beta_1^t}$
$\hat{v}_t = \frac{v_t}{1 - \beta_2^t}$
计算Nadam特有的修正动量 $\hat{m}_t^{‘}$ :
$\hat{m}t^{‘} = \beta_1 \cdot m{t-1} +\frac{(1 - \beta_1) \cdot g_t}{1 - \beta_1^t}$
更新参数 $\theta$:
$\theta_t = \theta_{t-1} - \eta \cdot \frac{\hat{m}_t^{‘}}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon}$
在Nadam的更新公式中,$\hat{m}_t^{‘}$ 是结合了Nesterov动量的修正动量,它在计算更新时考虑了前一步的速度。这种结合Nesterov动量的特性是Nadam与Adam的主要区别。
Nadam算法的优点包括:
Nadam算法的缺点可能包括:
在实际应用中,Nadam通常被用于深度学习模型的训练,尤其是在需要快速收敛和对稀疏数据集进行优化时。它在许多情况下都能提供良好的性能,但使用时需要注意调整超参数以达到最佳效果。
[1] Incorporating Nesterov Momentum into Adam
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