Adam原理

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：

1. 初始化模型参数和梯度缓存变量和；
2. 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：

1. 计算梯度信息：
   
   式中，表示目标函数，和分别表示一个小批量样本的特征和标签。

2. 计算第一矩估计向量和第二矩估计向量：
   
   
   式中，表示第一矩估计向量，表示第二矩估计向量；和是衰减率（decay rate），通常取值为0.9和0.999。

3. 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。

4. 更新模型参数：
   

以上就是Adam算法的具体步骤和计算公式。