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",而当前的负梯度只作为速度的修改量, 动量梯...
本质上说,动量法就仿佛我们从高坡上推一个球,小球在向下滚动的过程中积累了动量,在途中也会变得越来越快,最后会达到一个峰值,对应于我们的算法中就是,动量项会沿着梯度指向方向相同的方向不断增大,对于梯度方向改变的方向逐渐减小,得到了更快的收敛速度以及更小的震荡。 下面我们手动实现一个动量法,公式已经在上面...
you will hear people use the term SGD even when referring to mini-batch gradient descent (i.e....
这种方法类似于物理学上的动量——以前的改变是有惯性的,要想发生改变,必须先将其抵消。因此这种方法被称为是动量法。 动量梯度下降能加快收敛,但是也存在问题,在很接近optimum的时候,很容易刹不住车而过头。 2.2.3 Nesterov Nesterov相当于在动量法的基础上添加了一个校正因子,可以利用未来的信息来调整当前的方向...
现在一般都是指mini-batch gradient descent