Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重，Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文中提出的，「Adam」，其并不是首字母缩写，也不是人名，它的名称来源于适应性矩估计，在介绍这个算法时，原论文列举了将 Adam 优化算法应用在非凸优化问题中所获得的优势：1.直截了当地实现2.高效的计算3.所需内存少4.梯度对角缩放的不变性5.适合解决含大规模数据和参数的优化问题6.适用于非稳态目标7.适用于解决包含很高噪声或稀疏梯度的问题8.超参数可以很直观地解释，并且基本上只需极少量的调参adam参数？
adam算法？
Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降（SGD）过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文（Adam: A Method for Stochastic Optimization）中提出的。
「Adam」，其并不是首字母缩写，也不是人名。它的名称来源于适应性矩估计（adaptive moment estimation）。在介绍这个算法时，原论文列举了将 Adam 优化算法应用在非凸优化问题中所获得的优势：
1.直截了当地实现
2.高效的计算
3.所需内存少
4.梯度对角缩放的不变性（第二部分将给予证明）
5.适合解决含大规模数据和参数的优化问题
6.适用于非稳态（non-stationary）目标
7.适用于解决包含很高噪声或稀疏梯度的问题
8.超参数可以很直观地解释，并且基本上只需极少量的调参
adam参数？
adam的参数
由于引入了一阶&二阶动量. adam的每个参数学习率都是不同的.
狭义上的学习率是固定的. 即alpha本身不会改变.
但梯度的系数等于 $ alpha * \frac{m_t}{\sqrt{v_t} + epsilon} $ 即通过累计的一二阶动量对梯度做更新.
所以打印adam的learning rate 会发现并没有变化.
有必要也可以为adam引入学习率衰减, 以保证不过拟合, 二者并不矛盾.
Adam参数是一种优化算法，常用于深度学习模型中的权重优化。它是一种基于梯度下降的算法，利用动量的概念来加速收敛速度。
Adam算法可以自适应地调整每个权重的学习率，根据每个权重的历史梯度信息和当前梯度信息来计算学习率。
这种自适应调整学习率的方式可以避免传统梯度下降算法中需要手动调整学习率的问题，大大提高了模型的训练效率和准确率。Adam参数在深度学习领域被广泛应用，并且取得了很多优秀的结果。
ADAM是什么岗位？
ADAM岗位是销售主管和业务发展领导者。拥有为合作伙伴和客户实现数字化转型的经验,并与他们的成功和成长保持一致。Adam一直是云解决方案领域的主题专家。通过直销和渠道销售的角色,凭借广泛的技术理解和强大的能力来识别、保护和培养关系。
ADAM是什么意思？
adam是亚当的意思。
adam的意思是亚当。美式音标为：|ˈædəm|；英式音标为：|ˈædəm|。常用搭配有：adam smith，意思是亚当·斯密；son of adam，意思是男子、亚当的子孙。