Adam算法的偏置修正：只针对一阶矩？

Adam算法作为一种常用的优化算法，在深度学习中被广泛应用。其核心在于对梯度的一阶矩和二阶矩进行估计，并利用估计值来更新模型参数。然而，初始的矩估计往往存在偏差，为此Adam算法引入了偏置修正机制。

偏置修正的核心

在Adam算法中，偏置修正只针对梯度的一阶矩估计，而不涉及对二阶矩估计的修正。

修正公式解读

在第t个迭代步骤，梯度的一阶矩估计m和二阶矩估计v的修正公式如下：

m_hat = m / (1 - beta1^t)v_hat = v / (1 - beta2^t)

其中：

修正原因

由于初始时一阶矩和二阶矩的估计都为0，导致初始估计值存在偏差。为了减轻这种偏差，特别是在训练初期，Adam算法对一阶矩进行修正。

需要注意的是，这种修正只针对一阶矩估计，二阶矩估计并不进行修正。

总结

总而言之，Adam算法的偏置修正机制旨在提高梯度矩估计的准确性，但其修正目标仅限于梯度的一阶矩估计，而不对二阶矩估计进行修正。