趋近智
机器学习高级优化技术
章节 1: 机器学习优化的根本原则
重温梯度下降变体
凸性的作用
理解损失曲面
收敛性分析基本原理
非凸优化中的挑战
数值稳定性考量
实践：分析收敛行为
章节 2: 二阶优化方法
牛顿法：理论与推导
海森矩阵：计算与性质
牛顿法的难点
拟牛顿法：近似Hessian矩阵
BFGS算法详解
有限内存BFGS (L-BFGS)
信赖域方法
动手实践：L-BFGS 的实现
章节 3: 自适应学习率算法
固定学习率的局限性
AdaGrad：根据过往梯度调整学习率
RMSprop：处理AdaGrad学习率递减的问题
Adam：结合动量与RMSprop
Adamax 和 Nadam 变体
AMSGrad：提升 Adam 的收敛性
了解学习率调整策略
实践操作：比较自适应优化器
章节 4: 大规模数据集的优化
随机梯度下降再讨论：方差减小
随机平均梯度 (SAG)
随机方差缩减梯度 (SVRG)
小批量梯度下降的权衡
异步随机梯度下降
数据并行策略
SVRG 的动手实现
章节 5: 分布式优化策略
分布式训练的动机
参数服务器架构
同步更新与异步更新
通信瓶颈与应对策略
All-Reduce 算法
联邦学习优化原理
实践操作：模拟分布式SGD
章节 6: 深度学习中的优化难题
深度学习损失曲面的特点
网络架构对优化的影响
规范化方法与优化
梯度裁剪与梯度爆炸/消失
初始化方法及其影响
正则化方法：优化过程的隐性作用
实践：深度网络优化器调优
章节 7: 高级与专项优化专题
受限优化基本原理
拉格朗日对偶性与KKT条件
投影梯度方法
无导数优化概述
贝叶斯优化用于超参数调优
强化学习策略的优化
实践：实现投影梯度下降
Adamax 和 Nadam 变体
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- Adam: A Method for Stochastic Optimization, Diederik P. Kingma, Jimmy Ba, 2015 International Conference on Learning Representations (ICLR 2015) DOI: 10.48550/arXiv.1412.6980 - 介绍 Adam 优化器及其变体 Adamax 的原始论文，详细阐述了它们的推导过程和特性。
- Incorporating Nesterov Momentum into Adam, Timothy Dozat, 2016 Proceedings of the 4th International Conference on Learning Representations - 引入了 Nadam 优化器的报告，该优化器将 Nesterov 动量与 Adam 的自适应学习率机制相结合。
- tf.keras.optimizers.Adamax, TensorFlow Developers, 2024 (TensorFlow) - TensorFlow Keras Adamax 优化器的官方文档，提供了使用示例和实现细节。
- tf.keras.optimizers.Nadam, TensorFlow Developers, 2024 (TensorFlow) - TensorFlow Keras Nadam 优化器的官方文档，概述了其参数和实际应用。