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为改进Adam算法存在的全局收敛性较差的问题,提出一个带有角系数的AngleAdam算法．该算法利用两次连续梯度间的角度信息自适应控制步长,一定程度改进了Adam算法全局收敛性较差的问题,提升了优化能力．采用在线学习框架,对算法从遗憾界的角度进行收敛性分析,证明了AngleAdam具有次线性的遗憾．基于构造的三个非凸函数和深度神经网络模型,对AngleAdam算法的优化能力进行实验,实验结果表明该算法可得到较好的优化结果． 相似文献
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