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  • 1 篇 学习速率
  • 1 篇 自适应动量更新策...
  • 1 篇 优化算法
  • 1 篇 指数移动平均算法

机构

  • 1 篇 苏州大学
  • 1 篇 华东理工大学

作者

  • 1 篇 丁炜超
  • 1 篇 顾春华
  • 1 篇 杨歆豪
  • 1 篇 张嘉慧
  • 1 篇 罗飞
  • 1 篇 罗勇军
  • 1 篇 李满园
  • 1 篇 张珂
  • 1 篇 倪俊芳

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=二阶动量"
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基于高次指数平滑动态边界限制的深度学习优化算法
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信息与控制 2021年 第6期50卷 685-693页
作者： 张珂 杨歆豪 张嘉慧 倪俊芳 苏州大学机电工程学院 江苏苏州215000
针对自适应算法存在的不收敛问题,提出了一种Adam改进算法.通过引入多个超参数,并进行多次指数平滑,来弥补一次指数平滑的不足.此外,对二阶动量计算加以修正,预防了二阶动量数据发生不良的波动,从而达到平滑非预期的大学习率的效果.分别... 详细信息
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基于自适应动量更新策略的Adams算法
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上海理工大学学报 2023年 第2期45卷 112-119页
作者： 李满园 罗飞 顾春华 罗勇军 丁炜超 华东理工大学信息科学与工程学院 上海200237
Adam算法是目前最常用的优化算法之一,但其面临学习率震荡导致模型不收敛问题,其改进算法AMSGrad也存在梯度递减导致的二阶动量失效问题。针对上述问题,提出了基于自适应动量更新策略的Adams算法。首先,通过为一阶动量和二阶动量引入自... 详细信息
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