超降率算法

❶ 百分比怎么算呢

利润百分比的计算方法如下：

利润百分比=主营业务收入-主营业务成本-期间费用-主营业务税金及附加=主营业务收入-主营业务成本-销 售费用-财务费用-管理费用-主营业务税金及附加

产品税前利润=产品销售收入－产品销售成本－分摊后的销售税金及附加－分摊后的期间费用

产品销售收入= 国内销售收入+出口销售收入

产品销售成本是指与产品销售收入相对应的销售成本。

分摊后的销售税金及附加 = 企业主营业务税金及附加×分摊比例（按照销售额进行分摊）

分摊后的期间费用= 企业期间费用合计×分摊比例（按照销售额进行分摊）

分摊比例（%）=该种产品销售额/企业生产全部产品销售额（包括该种产品）×100%。

(1)超降率算法扩展阅读：

利润百分比包括：

①销售利润率。

一定时期的销售利润总额与销售收入总额的比率。它表明单位销售收入获得的利润，反映销售收入和利润的关系。

②成本利润率。

一定时期的销售利润总额与销售成本总额之比。它表明单位销售成本获得的利润，反映成本与利润的关系。

③产值利润率。

一定时期的销售利润总额与总产值之比，它表明单位产值获得的利润，反映产值与利润的关系。

④资金利润率。

一定时期的销售利润总额与资金平均占用额的比率。它表明单位资金获得的销售利润，反映企业资金的利用效果。

⑤净利润率。

一定时期的净利润（税后利润）与销售净额的比率。它表明单位销售收入获得税后利润的能力，反映销售收入与净利润的关系。

参考资料来源：网络-利润率

❷ 通俗理解 Adam 优化器

通俗理解 Adam 优化器

Adam优化器是一种基于梯度下降的优化算法，它结合了动量梯度下降算法和自适应学习率梯度下降算法（如Adagrad）的优点，旨在提供一种高效且适用于多种场景的优化方法。下面，我们将从几个方面通俗地解释Adam优化器的工作原理。

一、Adam优化器的核心思想

Adam优化器的核心思想在于，它利用历史梯度的信息来动态调整每个参数的学习率，并同时考虑梯度的动量和方向，以实现对参数的稳定且高效的更新。具体来说，Adam优化器通过以下两个步骤来实现这一目标：

1. 计算历史梯度的一阶指数平滑值：这一步类似于动量梯度下降算法，它通过对历史梯度进行加权平均，得到一个带有动量的梯度值。这个值可以看作是梯度在一段时间内的平均趋势，有助于消除梯度更新时的震荡，使参数更新更加稳定。

2. 计算历史梯度平方的一阶指数平滑值：这一步类似于自适应学习率梯度下降算法（如Adagrad），它通过对历史梯度平方进行加权平均，得到一个用于调整学习率的权重参数。这个权重参数可以反映每个参数在更新过程中的稳定性，从而实现对学习率的动态调整。

二、Adam优化器的公式解析

Adam优化器的公式主要包括以下三个步骤：

1. 计算历史梯度的一阶指数平滑值（公式1）：[m_t = beta_1 m_{t-1} + (1 - beta_1) g_t]其中，(m_t)表示第(t)步的历史梯度的一阶指数平滑值，(g_t)表示第(t)步的梯度值，(beta_1)是一个介于0和1之间的超参数，用于控制历史梯度的权重。

2. 计算历史梯度平方的一阶指数平滑值（公式2）：[v_t = beta_2 v_{t-1} + (1 - beta_2) g_t^2]其中，(v_t)表示第(t)步的历史梯度平方的一阶指数平滑值，(g_t^2)表示第(t)步的梯度平方值，(beta_2)是一个介于0和1之间的超参数，用于控制历史梯度平方的权重。

3. 计算变量更新值（公式3）：[theta_{t+1} = theta_t - frac{eta}{sqrt{v_t} + epsilon} m_t]其中，(theta_{t+1})表示更新后的参数值，(theta_t)表示更新前的参数值，(eta)是学习率，(epsilon)是一个很小的正数，用于防止分母为零。这个公式表明，参数更新值正比于历史梯度的一阶指数平滑值，反比于历史梯度平方的一阶指数平滑值的平方根。

三、Adam优化器的优点

1. 自适应学习率：Adam优化器通过计算历史梯度平方的一阶指数平滑值，为每个参数动态调整学习率，使参数在更新过程中更加稳定。

2. 动量效应：通过计算历史梯度的一阶指数平滑值，Adam优化器可以消除梯度更新时的震荡，使参数更新更加平滑。

3. 适用于稀疏梯度：由于Adam优化器在计算学习率时考虑了梯度平方的加权平均，因此它对于稀疏梯度问题具有较好的适应性。

4. 高效且易于实现：Adam优化器的公式相对简单，易于理解和实现，同时在实际应用中表现出较高的效率。

四、Adam优化器的应用

Adam优化器广泛应用于各种深度学习模型中，特别是在处理自然语言处理和计算机视觉等复杂任务时表现出色。由于其自适应学习率和动量效应的特点，Adam优化器通常能够在较少的迭代次数内达到较好的收敛效果。

五、总结

Adam优化器是一种基于梯度下降的优化算法，它通过计算历史梯度的一阶指数平滑值和历史梯度平方的一阶指数平滑值，为每个参数动态调整学习率，并同时考虑梯度的动量和方向。这种优化方法具有自适应学习率、动量效应、适用于稀疏梯度以及高效且易于实现等优点，在深度学习领域得到了广泛应用。

以上就是对Adam优化器的通俗理解，希望能够帮助大家更好地理解和应用这一优化算法。