【深度学习最优化方法】

基本优化算法：

一、SGD

  1.含义：

  随机抽取m个小批量样本，计算梯度平均值，再进行梯度的更新。

  2.算法：

 

  3.学习率衰减：

 

，α=k/τ

说明：初始以ε0的学习率进行线性衰减，直到τ次迭代，τ次迭代之后学习率稳定在ετ。

  4.参考：

  https://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615436

二、momentum

  1.含义：

  通过累积前t-1次的动量，来影响本次的梯度更新，使得前进方向相同时，加速收敛，方向相反时，抑制震荡。

  2.算法：

 

  3.参考：

  https://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621

三、Nesterov(牛顿动量)

  1.含义：

  与momentum类似，不同是先计算临时点，然后在临时点计算梯度。

  2.算法：

 

  3.参考：

  https://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615961

  https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/76673073

自适应参数的优化算法:

四、AdaGrad

  1.含义：

  设置全局学习率，每个参数的学习率不同，为全局学习率/历史梯度的平方和的平方根，注意是逐元素的。

  2.算法：

 

  3.参考：

  https://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72616097

五、RMSProp

  1.含义：

  对AdaGrad的改进，加入对历史的衰减。

  2.算法：

 

  3.参考：

  https://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72616378

六、Adam

  1.含义：

  Momentum+RMSProp的结合，然后再修正其偏差。既利用了历史的动量，又对使得每个参数学习率不同。

  2.算法：

 

  3.参考：

  https://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72616516