SGD with Momentum / Adam Optimizer
Stochastic Gradient Descent (SGD) with momentum and its adaptive descendant Adam are the foundational parameter-update algorithms used to train virtually every modern deep learning model. Momentum SGD was formalised by Polyak (1964) and brought into neural network training by Rumelhart, Hinton, and Williams (1986). Adam, introduced by Kingma and Ba at ICLR 2015, extended the momentum idea by also maintaining a running average of squared gradients, producing per-parameter adaptive learning rates that make it the default optimizer in contemporary deep learning practice.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- Kingma, D. P., & Ba, J. (2015). Adam: A method for stochastic optimization. International Conference on Learning Representations (ICLR 2015). arXiv:1412.6980. · URL
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323, 533–536. · DOI 10.1038/323533a0
- Polyak, B. T. (1964). Some methods of speeding up the convergence of iteration methods. USSR Computational Mathematics and Mathematical Physics, 4(5), 1–17. · DOI 10.1016/0041-5553(64)90137-5
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 8: Optimization for Training Deep Models). MIT Press. · ISBN 978-0-262-03561-3
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.