4.6.4 自适应实时评估算法（Adam [Adaptive Moment Estimation]）

自适应实时评估算法（Adam [Adaptive Moment Estimation]），相当于RMSprop 和 Momentum 结合的一种算法，标准Adam 可以认为是 一阶AdaDelta 的动量改进版。

迭代公式：

${\displaystyle \begin{aligned} g_{t,i} &= \nabla_\theta J(\theta_i) \\ m_{t,i} &= \beta_1 m_{t-1,i} + (1-\beta_1) g_{t,i} \\ v_{t,i} &= \beta_2 \ v_{t-1,i} + (1-\beta_2) g_{t,i}^2 \\ \Delta \theta_{t,i} &= - \frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_{t,i}}+\epsilon}\hat{m}_{t,i} \\ \theta_{t+1, i} &= \theta_{t,i} +\Delta \theta_{t,i} =\theta_{t,i} - \frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_{t,i}}+\epsilon}\hat{m}_{t,i} \\ \end{aligned} }$

其中 $\hat{m}_t$ 、 $\hat{v}_t$ 是我们为了防止 $m$ 、 $v$ 被初始化时为 $0$ 导致向 $0$ 偏移而做的 偏差校正值，有：

${\displaystyle \begin{aligned} \hat{m}_t &= \frac{m_t}{1-\beta_1} \\ \hat{v}_t &= \frac{v_t}{1-\beta_2} \\ \end{aligned} }$

取 经验系数 $\beta_1$ 、 $\beta_1$ ，Hinton建议 $\beta_1 = 0.9$ ，$\beta_2 = 0.999$ 取 $\eta$ 防爆因子，建议 $\epsilon = \text{10e-8}$ 避免干扰运算

Adam 很好的结合了前辈们的各种优化处理手段，成为了集大成之优化函数。因此，Adam是被经常使用的，现代主流优化函数之一。