文章目录1 RAdam VS Adam2 自适应优化3 LookAhead3.1 “侵入式”优化器3.2 LookAhead 中的参数：4 RAdam 加 LookAhead 的一个实现：Ranger
1,目的
想找到一个比较好的优化器，能够在收敛速度和收敛的效果上都比较好。
目前sgd收敛较好，但是慢。
adam收敛快，但是容易收敛到局部解。
常用解决adam收敛问题的方法是，自适应启动方法。
2，adam方法的问题
adam在训练的初期，学习率的方差较大。
根本原因是因为缺少数据，导致方差大。
学习率的方差大，本质上自适应率的方差大。
可以控制自适应率的方差来改变效果。
3，Radam，控制自适应率的方差
一堆数学公式估计出自适应率的最大值和变化过程。
提出了Rad
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梯度下降沿着整个训练集的梯度方向下降。可以使用随机梯度下降很大程度地加速，沿着随机挑选的小批量数据的梯度下降。 批量算法和小批量算法 使用小批量的原因 n个
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