Oct, 2023
StochGradAdam：利用随机梯度采样加速神经网络训练
StochGradAdam: Accelerating Neural Networks Training with Stochastic Gradient Sampling
Juyoung Yun
TL;DR该研究论文介绍了深度学习优化领域中的 StochGradAdam 优化器，它是 Adam 算法的一种新变体，核心是梯度采样技术。该方法不仅确保了稳定的收敛性，还充分利用了选择性梯度考虑的优势，通过减轻嘈杂或异常数据的影响以及增强损失函数空间的探索，提高了可靠性收敛。在图像分类和分割任务中，StochGradAdam 优化器表现出优越的性能，相较于传统的 Adam 优化器。通过在每次迭代中精确采样一部分梯度，该优化器被优化用于管理复杂模型。该论文全面探讨了 StochGradAdam 的方法论，从数学基础到偏差校正策略，为深度学习训练技术的有望进展铺平了道路。