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什么是 Adam 优化器以及它在机器学习中的用途
为什么重要：什么是 Adam 优化器？ Adam（自适应矩估计）优化器是机器学习中一种流行的优化算法。
来源:人工智能+简介
简介Adam 优化器是深度学习中使用的一种算法，通过调整模型的可学习参数来帮助提高神经网络的准确性。它于 2014 年首次推出，是随机梯度下降 (SGD) 算法的扩展。名称“Adam”代表自适应矩估计，指的是其自适应学习率和矩估计能力。它是流行的随机梯度下降算法的扩展，用于更新神经网络的权重。通过分析历史梯度，Adam 可以实时调整每个参数的学习率，从而实现更快的收敛和更好的性能。总体而言，Adam 优化器是提高深度学习模型准确性和速度的强大工具。
Adam（自适应矩估计）优化器是机器学习中流行的优化算法，尤其是在深度学习应用中。它结合了另外两种优化技术（动量和自适应梯度算法 (AdaGrad)）的优点，以提供高效且自适应的模型参数更新。通过计算损失函数的一阶动量（梯度的移动平均值）和二阶矩（梯度平方的移动平均值），Adam 可以单独调整每个参数的学习率，确保平稳快速地收敛。这种优化技术因其自适应学习率、抗噪性和处理稀疏梯度的适用性而广受欢迎，使其成为训练各种机器学习模型（包括神经网络）的首选。
深度学习中的优化器是什么？
深度学习中的优化器是什么？优化器还可以帮助防止过度拟合，这是深度学习中常见的问题，神经网络变得过于复杂并开始记忆训练数据而不是学习推广到新数据。