动量梯度下降法是对梯度下降法的一种改进, 这主要是因为梯度下降法在遇到局部最优时,毫无办法 为了解决跳出局部最优,动量梯度下降法为此模仿物体从高处滚到低处的原理,由于物体具有动量,遇到小坑时会由于原有动量而跃出小坑,因此,动量梯度下降法在迭代的过程中引入动量的概念。 动量梯度下降法的迭代量改为"速度",...
当梯度方向在多次迭代中保持相似时,动量会增强这种趋势,加速收敛。 相反,如果梯度方向频繁改变,动量会起到平滑的作用。实验表明,在某些图像识别任务中,动量梯度下降法能显著提高训练效率。其工作原理并非简单地依赖当前梯度,而是综合了历史梯度的影响。这使得算法在面对噪声数据时具有更强的鲁棒性。动量梯度下降法可以...
动量梯度下降法的算法流程如下：1. **初始化**：设置学习率\( lr \)，通常为0.1，动量系数\( mc \)，一般为0.9。初始化速度\( v \)为0，确定初始解\( x \)。初始解可以随机初始化，或者根据具体问题进行设定。2. **迭代**：在每次迭代中计算当前梯度\( g \)，根据公式计算速度的修...