本文介绍了一种新的AdamL优化算法,通过考虑损失函数信息以获得更好的泛化结果。实验证明,AdamL在深度学习任务中表现出卓越的性能,特别是在训练卷积神经网络、生成对抗网络和长短时记忆网络方面。与其他Adam的变体相比,AdamL通常实现了更快的收敛速度或更低的目标函数值。
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