Adam
Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种自适应的优化算法，用于训练神经网络等机器学习模型。Adam算法是一种基于梯度下降的优化算法，结合了动量方法和自适应学习率的优点，并对学习率进行自适应调整。Adam算法的优点是收敛速度快，不需要手动调整学习率，兼顾了稳定性和速度。
Adam算法的步骤如下：
- 初始化模型参数
和梯度缓存变量
和
；
- 对于每个迭代步骤
执行以下操作：
a. 从训练集中随机抽取一个小批量样本和其对应的标签
；
b. 计算小批量样本的梯度信息；
c. 更新第一矩估计向量和第二矩估计向量
；
d. 计算偏置校正后的梯度信息；
e. 更新模型参数
Adam算法的具体计算公式如下：
-
计算梯度信息：
式中，表示目标函数，
-
计算第一矩估计向量
式中，和
是衰减率（decay rate），通常取值为0.9和0.999。
-
计算偏置校正后的梯度信息
式中，和
分别表示经过偏置校正后的第一矩估计向量和第二矩估计向量；
表示学习率（learning rate），
是平滑项,通常设置为
，用于防止除0。
-
更新模型参数：
以上就是Adam算法的具体步骤和计算公式。
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