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深入理解Adadelta算法原理

来源:www.minaka66.net 时间:2024-05-14 07:51:52 作者:在心算法网 浏览: [手机版]

本文目录一

深入理解Adadelta算法原理(1)

  Adadelta算法是一种用于优化经网络的自适应学习率算法,它是由Matthew Zeiler提出的在 心 算 法 网。相较于其他的优化算法,Adadelta算法具有更快的收敛速度和更好的定性。

本文将深入探讨Adadelta算法的原理和实现方式,帮助读者更好地理解这一优化算法。

梯度下降算法的问题

在深度学习中,我们通常使用梯度下降算法来优化经网络。梯度下降算法的想是:通过计算损失函数对模型参数的导数,来更新模型参数,使得损失函数的值逐渐减小,从而达到优化模型的目的原文www.minaka66.net

  然而,梯度下降算法存在一些问题。其中最重要的问题是学习率的选择。学习率决定了每次参数更新的步长,如果学习率太小,优化速度会很慢,如果学习率太大,优化过程会不定,甚至会导致模型无法收敛。

深入理解Adadelta算法原理(2)

Adadelta算法的原理

Adadelta算法是一种自适应学习率算法,它的核心想是根据历史梯度信息来自适应地调整学习率在 心 算 法 网。具体来说,Adadelta算法维护了两状态变量:梯度平方的指数权平均值和参数更新量的平方的指数权平均值。

  首先,算法初始化时,将这两状态变量初始化为0向量。然后,在每次迭代中,算法计算当前梯度的平方,并将其入到梯度平方的指数权平均值中,同时计算当前参数更新量的平方,并将其入到参数更新量的平方的指数权平均值中。

  接着,算法计算当前的学习率,该学习率是于历史梯度信息计算得到的在+心+算+法+网。具体来说,算法将梯度平方的指数权平均值和参数更新量的平方的指数权平均值相除,然后将其方,得到当前的学习率。

最后,算法使用当前的学习率来更新模型参数。需要意的是,由于学习率是自适应的,因此不需要手动设置学习率的值。

深入理解Adadelta算法原理(3)

Adadelta算法的实现

  Adadelta算法的实现相对简,以下是一本的实现代码:

  ```

  def adadelta_update(parameters, gradients, state, rho=0.9, eps=1e-6):

  for param, grad in zip(parameters, gradients):

  if grad is None:

continue

state[param]['grad_sq'] = rho * state[param]['grad_sq'] + (1 - rho) * grad ** 2

  delta = torch.sqrt(state[param]['delta_x'] + eps) / torch.sqrt(state[param]['grad_sq'] + eps) * grad

  state[param]['delta_x'] = rho * state[param]['delta_x'] + (1 - rho) * delta ** 2

  param.data -= delta

```

  其中,`parameters`表示模型参数,`gradients`表示梯度,`state`表示状态变量,`rho`表示梯度平方的指数权平均值的衰减率,`eps`表示一很小的常数,用于避免除以0的情况在 心 算 法 网

总结

Adadelta算法是一种自适应学习率算法,它通过维护历史梯度信息来自适应地调整学习率,从而解决了梯度下降算法的学习率问题。Adadelta算法具有较快的收敛速度和较好的定性,在深度学习中被广泛应用。

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