Adam优化器算法详解及代码实现

作者：你好赵伟 | 2024-02-25 10:49:02

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adam优化器

学习率调整与梯度估计修正

在介绍Adam算法之前，先谈谈Adam中两个关键的算法：学习率调整（RMSprop 算法）与梯度估计修正。

学习率是神经网络优化时的重要超参数。在标准的梯度下降法中，每个参数在每次迭代时都使用相同的学习率，但是学习率如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。

RMSprop 算法是 Geoff Hinton 提出的一种自适应学习率的方法【RMSprop】，可以在有些情况下避免 AdaGrad 算法中学习率不断单调下降以至于过早衰减的缺点。

RMSprop 算法首先计算每次迭代梯度

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