动量梯度下降法 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,...
在上述代码中,第2行params表示指定模型的权重参数;lr表示指定学习率;momentum便是需要指定的动量系数,默认为0,即不使用动量法;dampening为PyTorch中加入的另外一个控制参数,即式(6-29)中gt+1将变形为(1−τ)gt+1,默认情况下τ=0,即此时等价于gt+1;weight_decay表示l2权重衰减项,详情可参见第3.10节内容。 ...
动量法(Momentum) Keras实装 TensorFlow PyTorch 学习率的自动调整(动量法) 模型的训练学习过程实际上对权重系数进行迭代更新的过程,其中的最主要的方法是梯度下降法。 (1)wk+1:=wk+1−Δw 或者(2)wk+1:=wk+1−η∂E∂w 或者(3)Δθt:=−ηgt 其中的, E 为误差函数, ∂E∂w 为其对权...
momentum动量法 动量法是一种优化方法,可以帮助算法在局部最优解附近更快地收敛。其优点有: - 可以帮助算法“跳过”局部最小值,保持一定的加速度,使算法能够跨越那些低点。 - 可以减少学习率的需求,因为动量法可以帮助算法跳过局部最小值,所以我们不需要设置过大的学习率来更快地收敛,这可以减少学习率过大导致的...
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。
相比于传统的全批量梯度下降法,SGD能够在数据样本量大时显著降低计算复杂度和存储空间需求,加速模型的收敛速度。 而动量(momentum)方法则是SGD的一种改进策略,它引入了动量的概念,模仿物体在物理世界中的惯性。在梯度更新过程中,动量方法会考虑上一步的梯度方向,并给予一定的权重,从而在一定程度上抑制噪声的影响,提高...
动量法(momentum)使我们能够解决上面描述的梯度下降问题。 观察上面的优化轨迹,我们可能会直觉到计算过去的平均梯度效果会很好。 毕竟,在x1x1方向上,这将聚合非常对齐的梯度,从而增加我们在每一步中覆盖的距离。 相反,在梯度振荡的x2x2方向,由于相互抵消了对方的振荡,聚合梯度将减小步长大小。 使用vtvt而不是梯度gt...
4.Adam方法(Adaptive Momentum Estimation) 在上一篇博客中,我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。 1.梯度下降存在的问题 批量梯度下降(BGD) 在梯度下降的每一步中,我们都用到了所有的训练样本,我们需要进行...
Momentum 动量法,顾名思义,在梯度的计算过程中增加了动量信息,从百度百科可以看到 物理学上讲的动量是与速度方向有关的量。在动量法梯度下降中,同样也是应用了这个原理,它是在当前样本梯度的基础上,以指数加权平均的方式将上一步的梯度累加到当前样本梯度之上,形成最终...