pep·flash·player
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简介：
该算法通过动量加快了收敛速度，同时利用自适应学习率提高了优化效率。
数学公式$g_t = \sqrt{\sum_{i=1}^t g_i^2}$定义了梯度累积的方式。
在训练过程中，参数更新规则为$\theta_{t+1} = \theta_t - \eta_t g_t$，其中$\eta_t$表示第$t$步的学习率。
该方法通过引入动量项，减小了随机噪声对优化过程的干扰。
实验结果表明，在相同迭代次数下，Adam算法能够获得更好的收敛性能。
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