Adam优化器卡住不动了？拯救方法大揭秘

拯救卡住的 Adam 优化器大解密

身在训练神经网络的广袤江湖，咱们时常遭遇武功秘籍 Adam 优化器卡住不动的尴尬。莫慌！本文将化身江湖老中医，为你逐一诊断，药到病除！

Adam 为何会卡顿？

Adam 优化器宛如一位武林高手，但有时也会内力不济。原因有三：

如何调整学习率，解除卡顿？

改变学习率有如调整内力，遵循以下秘诀：

增幅初始：0.001~0.01，逐步微调。

动量与衰减率：beta1=0.9，beta2=0.999，保持稳定。

模拟退火：训练初期调高学习率，随着模型逐步收敛，徐徐降低，如《倚天屠龙记》中张无忌的乾坤大挪移。

数据维度过高，如何破局？

面对数据维度浩如烟海，可对症下药：

批次划分：将数据分批训练，好似武林高手分而治之，化解庞杂数据。

子模型训练：将大模型拆解成多个子模型，逐个击破，如《天龙八部》中丐帮帮主的打狗棒。

数据降维：采用主成分分析（PCA）等技术对数据进行降维，让 Adam 轻松应对。

数据分布不均，如何化解？

当数据分布如泥沙俱下，可施以下巧计：

过采样与欠采样：对稀缺数据进行过采样，对冗余数据进行欠采样，平衡数据分布，宛如《鹿鼎记》中韦小宝巧用计谋，调和矛盾。

SMOTE（合成少数类过采样技术）：采用算法合成少数类数据，提升数据分布的均匀性。

人工介入：根据具体应用场景，人工调整数据分布，犹若名医对症下药。

Adam 优化器的域外秘笈

除了上述良方，江湖上还流传着 Adam 的域外秘笈：

AdamW：加入权重衰减，有效抑制过拟合。

Nadam：结合 Nesterov 加速梯度，提速训练进程。

AdaBound：自适应动态调整学习率，优化收敛效果。

互动：

亲爱的读者，你是否有过 Adam 优化器卡住的烦恼？又是如何妙手回春的呢？欢迎在评论区分享你的独门秘籍，共同切磋武林绝学！

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