JN江南体育官方网站-神经网络优化篇：详解Adam 优化算法(Adam optimization algorithm)

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Adam 算法是啥

Adam 优化算法这个，在深度学习这块儿，那可是特别关键的一个存在呢 。你想想，这么多年，好多研究者不停地提出优化算法呢 。但是后来就发现了，好多之前的算法，都有点小毛病，不能做到一般化 。对于多种神经网络来说不见得都那么好用呢 。反正，后来不少圈里人都质疑那些全新的算法了。很多人还是觉得动量梯度下降法是挺不错的，想找到比这还好的，挺难的嘞 。Adam 算法，也就是自适应矩估计算法。你就想着，它是对动量算法和 AdaGrad 算法的一个集大成之作。真的在深度学习当中帮了大忙嘞 ！

Adam 算法优点有啥

咱再说说 Adam 算法的优点。第一个优点就是它有自适应能力嘛你瞧。可以对不同参数来调整不同的学习率嘞 。根据情况实时地去调节，感觉特别聪明。而且还有较好的适应性！能在各种不同的问题和数据上面施展身手呢 。行业趋势这块儿能跟得上步伐。不管啥样子的神经网络结构，它基本上都可以尝试去跑一跑，感觉通用性很强的哟 。再有，它收敛速度也是特别快的那种。比起其它一些优化可以更快到达比较好的参数收敛位置。然后也比较稳定嘞 ，不容易大幅度波动，很好起到约束作用呀 。

Adam 算法有啥不足

当然，Adam 算法也不是十全十美的。它有些小小的不足。在初期训练的时候你也许就会发现参数更新有一点偏慢。对了，它虽然挺好通用的，但对于有些超高维复杂数据，也并不灵光得很哟 。而且另外一个弊端就是，可能会出现陷入局部最优解的情况这个，在算法面前其实也挺常见 。一些参数要是没调整好的话 ，最终结果可能就出现跟这个最优解有点差距了。但总得来说 这些不足在整体算法上影响也不算有多大的那种了依然阻挡不了在众多算法应用当中占据很重要地位。技术应用前景蛮广阔

与经典算法怎么比

就对比经典的动量算法和 AdaGrad 算法来讲哈 ，在技术应用层次方面 Adam 算法简直“青出于蓝而胜于蓝”了哦 。就拿适应性这个点说吧 。AdaGrad 这个算法吧可以固定的学习率转换为一个自适应的，不过还不够灵活。但 Adam 算法自适应弹性会更有优势。再说与动量算法做对比后者确实在优化中添加了 梯度的动量 ，可是它俩结合发展出来 Adam 算法有更多层面上优势嘞 。不同算法在国际对比间JN江南体育官方网站，亚当算法也是脱颖而出！从更广阔视角来说政策导向也似乎有引导这样方向发展可能性！像对于研究新型算法的投入这一块儿 在今后科研政策都会有影响吧呀……慢慢可以让这种优势算法更加普及和提升。真真是好处太多嘞 ！

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