深度学习优化算法对比:梯度下降与动量法解析 于悦说剧 关注 接下来播放自动播放 00:50 中国下司犬外网爆火 被称为中国狗王 甜柚子短视频 1.5万次播放 · 53次点赞 01:31 【广东多地拍到耀眼发光体划过夜空 专家:是火流星 绝大部分会烧完】专家回应多地拍到耀眼发光体划过夜空 5月28日晚,广东茂名等地夜空
1.动量梯度下降法(Gradient descent with Momentum) 基本的想法:运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法,简而言之,就是计算梯度的指数加权平均数,并利用该梯度更新你的权重 例如,在上几个导数中,你会发现这些纵轴上的摆动平均值接近于零,所以在纵轴方向,你希望放慢一点,平均过程中,正负数相互抵消,所以平均值接近...
在这三种方法之中,也许动量法用得更普遍,尽管从论文上看Adam更吸引人。经验表明这三种算法都能收敛到给定损失曲面的不同的最优局部极小值。然而,动量法看起来要比Adam更容易找到比较平坦的最小值,而自适应方法(自动调整学习率)倾向于迅速地收敛于较尖的最小值。比较平坦的最小值概括性更好。 尽管这些方法有助...
网络台球的动量算法规则是指在网络台球游戏中,用于计算球的运动轨迹和碰撞效果的一套数学公式和规则。这些规则结合了力学和物理学原理,以确保游戏中球的运动看起来更加真实和符合实际物理规律。 2. 动量算法规则在网络台球游戏中起到什么作用? 动量算法规则在网络台球游戏中起到了非常重要的作用。它们可以确保在球的碰...
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 为动量...
动量法 有效样本权重 实际实验 从零开始实现 简洁实现 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...
普通的GD算法就是计算出每一时刻最陡的下降趋势(梯度),SGD在随机挑选某一分量的梯度方向进行收敛,详细解释可继续往下看。 2. SGD公式理解 注:这一部分引用自知乎用户Qi Qi,原回答链接 随机梯度下降...简述动量Momentum梯度下降 梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。 在普通的随机...
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,我们可能无法收敛到最优解 1 - 基础 在本节中,我们将讨论更有效的优化算法,尤其是针对实验中常见的某些类型的优化问题 泄露平均值 其中...
小批量随机梯度下降是介于前两种算法中间的一种梯度下降算法,在进行每一步梯度下降时,会随机选取一定数量的样本,计算每个样本的损失函数的梯度并进行平均从而更新参数。 二.动量梯度下降算法(gradient descent with momentum) (一)传统梯度下降的弊端 在许多机器学习问题中,并非只有一个极值点为全局最优点,往往会有很多...