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一种自适应步长的复合梯度加速优化算法 被引量:5
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作者 印明昂 王钰烁 +1 位作者 孙志礼 于云飞 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1274-1279,共6页
自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点,成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题,本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度,提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam),并对... 自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点,成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题,本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度,提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam),并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于,C-Adam将预测梯度与历史动量区别开,通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证,实验结果表明CAdam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失. 展开更多
关键词 一阶优化算 复合梯度下降法 LOGISTIC回归 模式识别
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