Узнай, как оптимизатор Adam обеспечивает эффективное обучение нейронных сетей с адаптивной скоростью обучения, импульсом и реальными приложениями в ИИ.
Оптимизатор Adam - популярный и эффективный алгоритм оптимизации, широко используемый в глубоком обучении (DL) и машинном обучении (ML). Расшифровываясь как Adaptive Moment Estimation, Adam сочетает в себе преимущества двух других расширений стохастического градиентного спуска (SGD): AdaGrad и RMSProp. Его основная сила заключается в способности вычислять адаптивные скорости обучения для каждого параметра, что делает его хорошо подходящим для задач с большими наборами данных, высокоразмерными пространствами параметров или зашумленными градиентами, что характерно для таких областей, как компьютерное зрение (CV) и обработка естественного языка (NLP).
Во время обучения Adam итеративно обновляет параметры модели, используя информацию из прошлых градиентов. Он хранит два скользящих средних для каждого параметра: оценку первого момента (среднее значение градиентов) и оценку второго момента (нецентрированная дисперсия градиентов). Эти моменты помогают адаптировать скорость обучения индивидуально для каждого параметра. Параметры, получающие большие или частые обновления градиента, получают меньшую скорость обучения, а параметры с малыми или нечастыми обновлениями - большую. Такая адаптивная природа часто приводит к более быстрой сходимости по сравнению со стандартным SGD. Алгоритм также учитывает импульс, используя скользящее среднее значение градиента, что помогает ускорить продвижение по соответствующим направлениям и гасит колебания. Более подробную информацию можно найти в оригинальной статье Адама.
Хотя Адам - мощный выбор по умолчанию, понимать его связь с другими оптимизаторами полезно:
Оптимизатор Адама используется для обучения огромного количества моделей ИИ:
Adam - это стандартный оптимизатор для обучения больших языковых моделей (LLM), таких как BERT и варианты GPT. При обучении моделей для таких задач, как машинный перевод, резюмирование текста или анализ настроения, Adam помогает эффективно ориентироваться в сложном ландшафте потерь, связанных с этими моделями.
В экосистеме Ultralytics Adam и его вариант AdamW являются доступными оптимизаторами для обучения моделей Ultralytics YOLO . Использование адаптивной скорости обучения Adam может ускорить сходимость при обучении моделей обнаружения объектов, сегментации экземпляров или оценки позы. Хотя SGD часто является оптимизатором по умолчанию и рекомендуется для моделей YOLO из-за потенциально лучшего конечного обобщения, Adam предоставляет надежную альтернативу, особенно полезную в определенных сценариях или во время первых экспериментов. Ты можешь легко настроить оптимизатор и другие параметры обучения. Такие инструменты, как Ultralytics HUB, упрощают этот процесс, позволяя пользователям обучать модели с помощью различных оптимизаторов, включая Adam, как локально, так и через облачное обучение. Для оптимизации производительности рассмотри такие техники, как настройка гиперпараметров. Такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow предоставляют реализацию Адама.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
