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缩小 Adam 迭代复杂度上界与下界之间的差距
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Adam是一种用于基于梯度的随机目标函数优化的算法，易于实现、计算效率高、占用内存少，适合在数据和/或参数方面比较大的问题。实证结果表明Adam在实践中效果良好，并且与其他随机优化方法相比具有优势。同时，还讨论了一种基于无穷范数的Adam变体AdaMax。该算法的理论收敛性质被分析，并提供了一个和在线凸优化框架下已知最好的收敛速率相当的遗憾界。
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关键要点
- Adam是一种基于梯度的随机目标函数优化算法，易于实现、计算效率高、占用内存少。
- 该算法适合处理大规模数据和/或参数的问题，适用于非平稳目标和存在噪声或稀疏梯度的情况。
- Adam的超参数具有直观解释，通常需要很少的调整。
- 实证结果表明Adam在实践中效果良好，优于其他随机优化方法。
- 讨论了基于无穷范数的Adam变体AdaMax。
- 分析了Adam的理论收敛性质，并提供了与在线凸优化框架下已知最佳收敛速率相当的遗憾界。
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