最后,我们只需要在初始化SGD优化器的时候指定相应的动量系数便可以在模型训练时使用基于动量的梯度下降算法来最小化目标函数。 6.6.4 小结 在本节内容中,我们首先介绍了动量法出现的动机,即使得目标函数在使用较大学习率的情况下能够时候模型更快收敛;然后详细介绍了动量法的基本原理,并通过实验来直观解释了动量法的...
动量法可能会使算法“超调”。如果我们设置的动量因子过大,那么动量就会变得过大,这可能会导致算法“超调”。 6.6.3 发展历史 动量法是由深度学习先驱 Geoffrey Hinton 在 1986 年提出的。在当时,他提出了一种名为“快速动量法”的优化方法,用于解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。 在1990 年代,动量法得到...
在优化问题中,动量法通过模拟物体在下坡过程中的动量变化来加速优化算法的收敛。其基本原理可以总结为以下几点: 1.动量加速:动量法引入了动量变量来模拟物体在运动中积累的动量。动量变量在每次迭代中根据当前的梯度方向进行更新,以加速优化算法的收敛速度。 2.动量项的影响:在每次迭代中,动量项会根据当前的梯度方向和...
一.动量法 动量是物理学中的概念,一般指物体在它运动方向上保持运动的趋势,是该物体质量和速度的乘积。动量法是用之前积累动量来代替真正的梯度,这样,每个参数实际更新差值取决于最近一段时间内梯度的加权平均值。当某个参数在最近一段时间内的梯度方向不一致时,参数更新幅度变小;梯度方向一致时,更新幅度变大,起到...
动量法在物理学和工程学中有广泛的应用。下面列举了一些常见的应用场景: 2.1. 动量法可以用来计算子弹或炮弹的威力。通过测量子弹的质量和速度,可以计算出其动量。动量越大,威力就越大。这种方法可以用来评估不同类型的武器和子弹的效果。 2.2. 动量法可以用来评估车辆碰撞的安全性。通过测量车辆的质量和速度,可以计...
动量法的提出主要是为了优化在多变量目标函数中不同自变量梯度下降过程中更新速度快慢不均的问题,并且使目标函数向最优解更快移动。 目录 1. 梯度下降中的问题 2. 动量法介绍及原理 2.1 动量法的数学解释---指数加权移动平均 2.2 由指数加权移动平均理解动量法 ...
动量(p)=质量(m)×速度(v) 例如,一个质量为2千克的物体以5米每秒的速度运动,那么它的动量可以通过以下计算得到: p = 2 kg × 5 m/s = 10 kg·m/s 质量和速度法是最常用的动量计算方法,特别适用于已知物体质量和速度的情况。 二、动量计算方法之动量和力的关系方法 动量和力的关系方法是基于牛顿第二...
由于随机梯度下降法一次迭代一个样本,导致迭代方向变化很大,不能很快的收敛到局部最优解。 小批量梯度下降(MBGD) 同SGD一样,每次梯度的方向不确定,可能陷入局部最优。 2.动量法(momentum) 普通的梯度下降法当接近最优值时梯度会比较小,由于学习率固定,普通的梯度下降法的收敛速度会变慢,有时甚...
随机梯度下降牛顿法动量法 Nesterov AdaGrad RMSprop Adam知识分享官 知识 科学科普 科学 算法 学习 原创 人工智能 优化 计算 深度学习 梯度下降王木头学科学 发消息 学习永在进行时,累了那就歇一歇 AI直接 随意生成表情包 在线stable diffusion Liblib AI 踏踏实实理解神经网络 (8/8) 自动连播 138.0万播放 ...