简介
特点
- Adam(Adaptive Moment Estimation)本质上是带有动量项的RMSprop，它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。
优点
Adam的优点主要在于经过偏置校正后，每一次迭代学习率都有个确定范围，使得参数比较平稳。
- 结合了Adagrad善于处理稀疏梯度和RMSprop善于处理非平稳目标的优点
- 对内存需求较小
- 为不同的参数计算不同的自适应学习率
- 也适用于大多非凸优化 - 适用于大数据集和高维空间
参考
- https://blog.csdn.net/leadai/article/details/79178787