十三、机器学习进阶知识：神经网络的反向传播算法（自适应矩估计算法Adam）

文章结构概览

• 自适应矩估计优化方法（Adam）

  • 1、方法理论基础

  • 2、方法具体实施

  • • 2.1 模型训练阶段
    • 2.2 模型验证阶段与实验结果

  • 3、相关代码资源及数据集合

自适应矩估计算法（Adam）

从本质特征分析，自适应矩估计算法可被理解为一种融合了动量项的均方根反向传播方法。该算法在实现过程中，一方面借鉴动量法的核心机制，对参数的历史梯度进行累积运算，从而更有效地利用过往信息；另一方面则通过梯度的一阶矩与二阶矩的估计值，对各个参数的学习率进行动态调节。这种设计不仅提升了模型的收敛效率，同时有效降低了训练过程中的波动程度。
动量法原理参考：
神经网络之反向传播算法（加入动量momentum的误差反向传播算法）
均方根反向传播算法原理参考：
神经网络之反向传播算法（均方根反向传播算法RMSProp）

1、算法原理

在自适应矩估计算法中，所包含的关键参数包括学习率μ、衰减系数ρ_1与ρ_2、时间步长t，以及为防止分母为零而设定的最小值ε。其中，衰减系数ρ_1与ρ_2分别用于梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，一阶矩估计的具体计算方式如下：

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