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于随机运动,噪音可能会带来一些不必要的抖动 冲量法中,它维护了一
动量法用过去梯度的平均值来替换梯度,这大大加快了收敛速度 对于无噪声梯度下降和嘈杂的随机梯度下降,动量法都是可取的 动量法可以防止在随机梯度下降的优化过程中停滞的问题 由于对过去的数据进行了指数降权,有效梯度为$\frac{1}{1-\beta}$ 在凸二次问题中,可以对动量法进行明确而详细的分析 动量法的实现非常简...
动量法在竖直方向上移动的更加平滑,且在水平方向上的移动一更快逼近最优解。 下面使用大一点的学习率,此时自变量不在发散。(可以收敛到最优解) eta = 0.6 utl.show_trace_2d(f_2d, utl.train_2d(momentum_2d)) epoch 20, x1 -0.019779, x2 -0.000452 指数加权移动平均(exponentially weighted moving ave...
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 ...
八、优化算法:GD、SGD、动量法、AdaGrad、RMSProp、Adam、AMSGrad 优化算法是深度学习中的关键环节,我们经常说的炼丹主要指的就是这个环节。 1、优化算法是解决什么的?优化算法的种类? 我们已经知道,当样本数据正向传播一次,就会得到网络的一次预测,而网络的预测和样本标签又构成了我们的损失loss,我们的目标就是让loss...
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...
发现《Carefree》 挑战AI的100种用法 神经网络 人工智能 AI 动量法 RMSProp AdaGrad Adam 梯度下降 反向传播赛博异世界勇者 发消息 持续更新学习见解 不肝不氪,随时快乐,无需下载,点击即玩! 粥宝爱玩游戏 AI基础概念合集 (5/5) 自动连播 8.7万播放 简介 订阅合集 神经网络的优势 03:56 什么是梯度下降...
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...
1.标准动量法 标准动量法是最常见的动量优化方法之一。它通过引入一个动量参数来平滑之前的梯度的变化趋势。通过调整动量参数的大小,可以控制物体在参数空间中的速度和方向,从而达到加速收敛和减小震荡的效果。 2.Nesterov加速梯度法 Nesterov加速梯度法是对标准动量法的改进。它在计算梯度时,首先根据当前位置和速度来计...