Definición breve
Adam es un algoritmo de optimización que adapta dinámicamente la tasa de aprendizaje utilizando estimaciones de los momentos de los gradientes.
Explicación del concepto
Adam combina ideas de varios algoritmos de optimización para mejorar la estabilidad del entrenamiento.
Cómo funciona
El algoritmo mantiene estimaciones de:
- el primer momento (media de los gradientes)
- el segundo momento (varianza de los gradientes)
Por qué es importante
Adam es uno de los optimizadores más utilizados en el entrenamiento de redes neuronales profundas.
Ejemplo conceptual
Adam permite un entrenamiento más estable en redes neuronales profundas.
Ejemplo en PyTorch
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)Conceptos relacionados
- SGD
- Optimización
- Gradientes
Resumen
Adam es un optimizador eficiente que mejora la estabilidad del entrenamiento de redes neuronales.
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