还有一种算法叫做Momentum,或者叫做动量梯度下降法,运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法,简而言之,基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数,并利用该梯度更新的权重。 例如,如果要优化成本函数,函数形状如图,红点代表最小值的位置,假设从这里(蓝色点)开始梯度下降法,如果进行梯度下降法的一次迭代,无论是batch或mi...
动量梯度下降法(gradient descent with momentum) 总结一下他们之间的关系:每次梯度下降都遍历整个数据集会耗费大量计算能力,而mini-batch梯度下降法通过从数据集抽取小批量的数据进行小批度梯度下降解决了这一问题。使用mini-batch会产生下降过程中左右振荡的现象。而动量梯度下降法通过减小振荡对算法进行优化。动量梯度下...
普通的 GD 算法就是计算出每一时刻最陡的下降趋势(梯度),SGD 在随机挑选的某一分量的 梯度方向进行收敛。从图中可以看出,损失函数从某一点开始的梯度下降过程是及其曲折的。并不是直接走向中心点,而是需要浪费很多时间折来折去,这 样的速度就会变慢,有没有办法解决这个问题呢? 可以使用动量梯度下降法来解决这个...
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动量梯度下降法(gradient descent with momentum) 动量梯度下降法的核心便是对一系列梯度进行指数加权平均。使用指数加权平均之后梯度代替原梯度进行参数更新。 因为每个指数加权平均后的梯度含有之前梯度的信息,…
Momentum 动量法,顾名思义,在梯度的计算过程中增加了动量信息,从百度百科可以看到 物理学上讲的动量是与速度方向有关的量。在动量法梯度下降中,同样也是应用了这个原理,它是在当前样本梯度的基础上,以指数加权平均的方式将上一步的梯度累加到当前样本梯度之上,形成最终...
目录 梯度下降方法:SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam 概述 批量梯度下降法(Batch gradient descent) 随机梯度下降法(Stochastic gradient descent) 小批量梯度下降 在线学习 映射化简和数据并行 冲量梯度下降,Momentum: 其他三种经典的梯度下降方法 朴素梯度下降法的局限: 学习率一致不变,如果太...[...
1) Batch gradient descent with momentum algorithm 动量批梯度下降法 2) gradient descent method 梯度下降法 1. On the basis of data mining,a new method is developed for identifying fuzzy model,updating its parameters and determining optimal division of output space simultaneously by means of fuzzy se...
a一类是启发性学习算法,包括可变学习速率的梯度下降法、有动量和自适应学习速率的梯度下降法、弹性BP训练法等等。 One kinds are the inspirational study algorithms, including the invariable study speed gradient drop law, has momentum and auto-adapted study speed gradient drop law, elastic BP training method...
动量梯度下降法(gradient descent with momentum) 总结一下他们之间的关系:每次梯度下降都遍历整个数据集会耗费大量计算能力,而mini-batch梯度下降法通过从数据集抽取小批量的数据进行小批度梯度下降解决了这一问题。使用mini-batch会产生下降过程中左右振荡的现象。而动量梯度下降法通过减小振荡对算法进行优化。动量梯度下...