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",而当前的负梯度只作为速度的修改量, 动量梯...
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,...
换句话说,相比于小批量随机梯度下降,动量法在每个时间步的自变量更新量近似于将最近 个时间步的普通更新量(即学习率乘以梯度)做了指数加权移动平均后再除以 。所以,在动量法中,自变量在各个方向上的移动幅度不仅取决当前梯度,还取决于过去的各个梯度在各个方向上是否一致。这样,我们就可以使用较大的学习率,从而使自变...
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...
回顾一下梯度下降法每次的参数更新公式: W : = W − α ∇ W W := W - \alpha \nabla WW:=W−α∇Wb : = b − α ∇ b b := b - \alpha \nabla bb:=b−α∇b可以看到,每次更新仅与当前梯度值相关,并不涉及之前的梯度。而动量梯度下降法则对各个mini-batch求得的梯度 ∇ ...
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...
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。Adam算法的引入使得模型能更快地收敛并获得更好的性能。 总结 随机梯度下降、动量法和Adam算法是神经网络中常用的优化算法,它们各自有着独特的优势和劣势。在实际应用中,需要根据具体问题的特点和数据的特点来选择合适的优...
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...