动量法 1 - 基础 泄露平均值 条件不佳的问题 动量法 有效样本权重 2 - 实际实验 从零开始实现 简洁实现 3 - 理论分析 4 - 小结 动量法 如何执行随机梯度下降,即只在嘈杂的梯度可用的情况下执行优化时会发生什么。对于嘈杂的梯度,我们在选择学习率需要格外谨慎。若衰减速度太快,收敛就会停滞。相反,若太宽松,...
冲量法也是在实际应用中使用比较多的算法 冲量法使用平滑过的梯度对权重更新 在小批量随机梯度下降的时候,梯度还是会有比较大的抖动,特别是当整个目标函数比较复杂的时候 真实数据的损失函数是不平滑的,在一个不那么平滑的平面上做优化的时候,梯度的变化趋势就有点类似
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 3. 从零实现动量法 4. 基于Pytorch简洁实现动量法 ...
动量法 动量法是模拟物理中的概念:一个物体的动量是它在运动方向上保持运动的趋势。 动量法是用之前累计的动量来替代真正的梯度,每次迭代的梯度可以看作加速度。 vt=γvt−1+ηgt=ηt∑k=1γt−kgkvt=γvt−1+ηgt=η∑k=1tγt−kgk xt=xt−1−vtxt=xt−1−vt 其中v0=0v0=0, γγ...
我们再看一下以下两种优化算法。 3、动量法和AdaGrad算法 3.1、动量法: \eta_t =\gamma\eta_{t-1}+\alpha g_t w_{t+1} = w_t - \eta_t 怎么化成框架的第三点 \eta_t = \alpha \cdot m_t / \sqrt{V_t} 的形式呢,我们做以下的转化: \eta_t =\gamma\eta_{t-1}+\alpha g_t ...
在深度学习中,优化算法的选择至关重要。其中,动量(Momentum)方法是一种广泛使用的优化策略,旨在解决Hessian矩阵病态条件问题,提高学习速度。本文将通过生动的语言和实例,详细解析动量方法的原理、应用和优势。
动量梯度下降法(Momentum Gradient Descent)是一种改进的梯度下降算法,旨在加速收敛并减少优化过程中的振荡。它通过引入动量的概念,使算法在更新参数时保持更平滑和更稳定的路径。 动量的概念 🏃♂️ 在物理学中,动量描述了物体的惯性,即质量和速度的乘积。在梯度下降中,动量用来描述参数更新的“惯性”。动量方...
动量法是一种优化策略,通常用于加速梯度下降法的收敛并减少训练过程中的波动。在神经网络的训练中,动量法可以被视为一种“惯性”力量,它可以平滑梯度下降的过程,使得参数更新更加稳定,并能更快地到达最优解。在RBF神经网络的训练中,动量法可以有效地提高训练的效率和稳定性。通过在参数更新过程中引入动量项,可以减少...
由于当前的梯度只占参数更新的一部分,动量优化过程能够减少mini-batch中噪音的影响,使得优化轨迹更加稳定。这样一来,算法就能更高效地找到全局最优解。 总结动量梯度下降法通过结合当前梯度和过去梯度来稳定优化过程,减少噪音对参数更新的影响。它在深度学习中被广泛应用,能帮助我们更有效地训练神经网络。希望这篇文章能...
算法是一种结合了动量法和RMSProp算法的优化算法,它综合了两者的优点,既考虑了梯度的一阶矩估计(均值),又考虑了梯度的二阶矩估计(方差)。Adam算法不仅可以自适应地调整学习率,还可以有效地处理稀疏梯度和非平稳目标。 在Adam算法中,每个参数都有自己的自适应学习率,根据梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来更新参数。