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...
下面还有一个好处,使用动量梯度下降法(gradient descent with momentum),其速度会比传统的梯度下降算法快的多。我们不论是使用批梯度下降法还是使用小批量梯度下降法,寻找最优解的道路通常都是曲折的,也就是下面这种情况。 寻找最优解 我们期望让寻找最优解的曲线能够不那么振荡、波动,希望让他能够更加的平滑,在...
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...
In this paper, gradient descent momentum optimization algorithm is used with backpropagation neural network prediction technique for the selection of industrial robots. Through this proposed technique maximum, ten parameters are directly considered as an input for the selection process of robot where as ...
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...
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在机器学习优化中，梯度下降算法是核心，但传统GD、SGD和mini-batch SGD各有优缺点。其中，动量梯度下降算法（gradient descent with momentum）通过引入物理中的“动量”概念，显著改善了传统方法在局部最优点和因子影响不均等问题上的性能。一、梯度下降与变种 GD（梯度下降）通过调整参数以最小化损失函数...
具体来说,Gradient Descent with Momentum在每次更新参数时,都会将之前的动量加上当前梯度进行更新。这样一来,参数更新的速度会更快,而且能够在一定程度上避免陷入局部最优解。 Gradient Descent with Momentum采用梯度的指数加权平均(Exponentially Weighted Averages)进行计算,即v^(t+1) = β * v^(t) + (1 -...
)动量梯度下降法(gradientdescentwithmomentum) 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。动量梯度下降法...
如下图左侧所示,Gradient Descent with Momentum实际上是两个分向量的加和。一个分量是包含“惯性”的momentum,另一个分量是当前梯度,二者合并后产生出实际的update梯度。下图右侧,是Nesterov Momentum算法的示意图。其思路是:明知道momentum分量是需要的,不如先将这部分更新了。