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AdaPlus: 将 Nesterov 动量和精确的步长调整与 AdamW 基础相结合
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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，具有易于实现、计算效率高、占用内存少等优点。它适用于数据和参数较大、非平稳目标、存在噪声和稀疏梯度的问题。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。此外，还讨论了一种基于无穷范数的Adam变体AdaMax，并分析了该算法的理论收敛性质。
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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，具有易于实现、计算效率高、占用内存少的优点。
- 该算法适用于数据和参数较大、非平稳目标、存在噪声和稀疏梯度的问题。
- 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，并且与其他随机优化方法相比具有优势。
- 讨论了一种基于无穷范数的Adam变体AdaMax。
- 分析了Adam算法的理论收敛性质，并提供了与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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