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...
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
动量法使得在下坡(优化)的过程中,更快地向下走(优化),同时一定程度上能够从一个大坡冲上一个小坡(跳出局部最优) 下面我们调库实现一个带动量法的SGD梯度下降,然后再手写一个带动量法的梯度下降,看看二者是不是一样: 假如一个简单的损失函数是 w**2 ,初始点我们选在w=100这个点: 是不是调库、手写、背后...
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 ...
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。
动量法是一种优化算法，旨在解决在随机梯度下降过程中学习率选择的挑战。在执行优化时，仅在嘈杂的梯度可用时，动量法通过引入加权平均梯度的概念，帮助算法更快、更稳定地收敛。动量法的基础是泄露平均值，它结合了长期平均值和对梯度的轻微修正。这种方法通过计算过去梯度的加权平均，使算法能够实现对单...
深度学习优化算法-动量法, 视频播放量 269、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 4, 视频作者 西谬后折, 作者简介 磨刀耽误砍柴功,相关视频:人工智能-非线性优化算法1-框架,深度学习优化算法-牛顿法,深度学习优化算法-AdaGrad,深度学习数值算法-一
最优化算法动量法Momentum 动量法的结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的。 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法。 4.通过速度v,来积累了之间梯度指数级衰减的平均,并且继续沿该方向...
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。
动量法优化是一种基于梯度下降的优化方法。它的基本原理是引入动量项,通过动量来加速梯度下降的过程。具体来说,动量法优化在每一次迭代中,不仅考虑了当前的梯度方向,还考虑了之前迭代时的梯度方向,从而使得梯度下降的过程更加平稳,收敛速度更快。 动量法优化的公式可以表示为: v = βv + (1- β)∇θJ(θ) ...