动量梯度下降法是对梯度下降法的一种改进, 这主要是因为梯度下降法在遇到局部最优时,毫无办法 为了解决跳出局部最优,动量梯度下降法为此模仿物体从高处滚到低处的原理,由于物体具有动量,遇到小坑时会由于原有动量而跃出小坑,因此,动量梯度下降法在迭代的过程中引入动量的概念。 动量梯度下降法的迭代量改为"速度",...
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（Momentum Gradient Descent）是一种优化算法，它是梯度下降算法的一种改进。在梯度下降算...
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...
动量梯度下降法的优点包括:1. 减少振荡,更容易跳出局部最优;2. 加快收敛过程;3. 提高在非凸优化问题中寻找较好解的能力,能够跳出局部
动量梯度下降法属于一类基于梯度的优化方法,其主要思想是使用历史梯度作为当前梯度的补充,以此来减少梯度下降过程中的震荡。 它将函数拟合到最小值,即梯度下降法。它不仅仅是一种简单的梯度下降法,而是对标准梯度下降法进行了改进。在梯度下降法中,每一步都是基于当前梯度计算参数更新量的最佳方向。但是,如果函数有...
动量梯度下降法的更新公式如下: v = β * v + (1 - β) * ∇J(θ) θ = θ - α * v 其中,v表示动量,β表示动量的衰减率,∇J(θ)表示损失函数J关于参数θ的梯度,α表示学习率。 在更新参数时,动量梯度下降法首先计算当前梯度与历史梯度的加权平均值,然后将其作为动量v。这样可以使参数更新的...
纯python实现机器学习深度学习优化算法,随机梯度下降,动量法,SGD,Momentum,Ada Grad,Rms Prop,Ada Delta,Adam 蓝斯诺特 8954 4 不至于吧,梯度下降简单得有点离谱了啊! 有趣的理工男 5.0万 234 深度学习神经网络之梯度下降法 真术相成科技 6822 1 ...
动量的作用就是将参数更新变为当前梯度和过去梯度的加权和。 动量的作用是什么?🌟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...