超降率演算法

❶ 百分比怎麼算呢

利潤百分比的計算方法如下：

利潤百分比=主營業務收入-主營業務成本-期間費用-主營業務稅金及附加=主營業務收入-主營業務成本-銷 售費用-財務費用-管理費用-主營業務稅金及附加

產品稅前利潤=產品銷售收入－產品銷售成本－分攤後的銷售稅金及附加－分攤後的期間費用

產品銷售收入= 國內銷售收入+出口銷售收入

產品銷售成本是指與產品銷售收入相對應的銷售成本。

分攤後的銷售稅金及附加 = 企業主營業務稅金及附加×分攤比例（按照銷售額進行分攤）

分攤後的期間費用= 企業期間費用合計×分攤比例（按照銷售額進行分攤）

分攤比例（%）=該種產品銷售額/企業生產全部產品銷售額（包括該種產品）×100%。

(1)超降率演算法擴展閱讀：

利潤百分比包括：

①銷售利潤率。

一定時期的銷售利潤總額與銷售收入總額的比率。它表明單位銷售收入獲得的利潤，反映銷售收入和利潤的關系。

②成本利潤率。

一定時期的銷售利潤總額與銷售成本總額之比。它表明單位銷售成本獲得的利潤，反映成本與利潤的關系。

③產值利潤率。

一定時期的銷售利潤總額與總產值之比，它表明單位產值獲得的利潤，反映產值與利潤的關系。

④資金利潤率。

一定時期的銷售利潤總額與資金平均佔用額的比率。它表明單位資金獲得的銷售利潤，反映企業資金的利用效果。

⑤凈利潤率。

一定時期的凈利潤（稅後利潤）與銷售凈額的比率。它表明單位銷售收入獲得稅後利潤的能力，反映銷售收入與凈利潤的關系。

參考資料來源：網路-利潤率

❷ 通俗理解 Adam 優化器

通俗理解 Adam 優化器

Adam優化器是一種基於梯度下降的優化演算法，它結合了動量梯度下降演算法和自適應學習率梯度下降演算法（如Adagrad）的優點，旨在提供一種高效且適用於多種場景的優化方法。下面，我們將從幾個方面通俗地解釋Adam優化器的工作原理。

一、Adam優化器的核心思想

Adam優化器的核心思想在於，它利用歷史梯度的信息來動態調整每個參數的學習率，並同時考慮梯度的動量和方向，以實現對參數的穩定且高效的更新。具體來說，Adam優化器通過以下兩個步驟來實現這一目標：

1. 計算歷史梯度的一階指數平滑值：這一步類似於動量梯度下降演算法，它通過對歷史梯度進行加權平均，得到一個帶有動量的梯度值。這個值可以看作是梯度在一段時間內的平均趨勢，有助於消除梯度更新時的震盪，使參數更新更加穩定。

2. 計算歷史梯度平方的一階指數平滑值：這一步類似於自適應學習率梯度下降演算法（如Adagrad），它通過對歷史梯度平方進行加權平均，得到一個用於調整學習率的權重參數。這個權重參數可以反映每個參數在更新過程中的穩定性，從而實現對學習率的動態調整。

二、Adam優化器的公式解析

Adam優化器的公式主要包括以下三個步驟：

1. 計算歷史梯度的一階指數平滑值（公式1）：[m_t = beta_1 m_{t-1} + (1 - beta_1) g_t]其中，(m_t)表示第(t)步的歷史梯度的一階指數平滑值，(g_t)表示第(t)步的梯度值，(beta_1)是一個介於0和1之間的超參數，用於控制歷史梯度的權重。

2. 計算歷史梯度平方的一階指數平滑值（公式2）：[v_t = beta_2 v_{t-1} + (1 - beta_2) g_t^2]其中，(v_t)表示第(t)步的歷史梯度平方的一階指數平滑值，(g_t^2)表示第(t)步的梯度平方值，(beta_2)是一個介於0和1之間的超參數，用於控制歷史梯度平方的權重。

3. 計算變數更新值（公式3）：[theta_{t+1} = theta_t - frac{eta}{sqrt{v_t} + epsilon} m_t]其中，(theta_{t+1})表示更新後的參數值，(theta_t)表示更新前的參數值，(eta)是學習率，(epsilon)是一個很小的正數，用於防止分母為零。這個公式表明，參數更新值正比於歷史梯度的一階指數平滑值，反比於歷史梯度平方的一階指數平滑值的平方根。

三、Adam優化器的優點

1. 自適應學習率：Adam優化器通過計算歷史梯度平方的一階指數平滑值，為每個參數動態調整學習率，使參數在更新過程中更加穩定。

2. 動量效應：通過計算歷史梯度的一階指數平滑值，Adam優化器可以消除梯度更新時的震盪，使參數更新更加平滑。

3. 適用於稀疏梯度：由於Adam優化器在計算學習率時考慮了梯度平方的加權平均，因此它對於稀疏梯度問題具有較好的適應性。

4. 高效且易於實現：Adam優化器的公式相對簡單，易於理解和實現，同時在實際應用中表現出較高的效率。

四、Adam優化器的應用

Adam優化器廣泛應用於各種深度學習模型中，特別是在處理自然語言處理和計算機視覺等復雜任務時表現出色。由於其自適應學習率和動量效應的特點，Adam優化器通常能夠在較少的迭代次數內達到較好的收斂效果。

五、總結

Adam優化器是一種基於梯度下降的優化演算法，它通過計算歷史梯度的一階指數平滑值和歷史梯度平方的一階指數平滑值，為每個參數動態調整學習率，並同時考慮梯度的動量和方向。這種優化方法具有自適應學習率、動量效應、適用於稀疏梯度以及高效且易於實現等優點，在深度學習領域得到了廣泛應用。

以上就是對Adam優化器的通俗理解，希望能夠幫助大家更好地理解和應用這一優化演算法。