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...
當執行 Gradient Descent 的時候,則會卡在 Local Minimum,如下圖: 解決卡在 Local Minimum 的方法,可加入 Momentum ,使它在 Gradient 等於零的時候,還可繼續前進。 Gradient Descent with Momentum Momentum 的概念如下: 當一顆球從斜坡上滾到平地時,球在平地仍會持續滾動,因為球具有動量,也就是說,它的速度跟...
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...
common gradient descent gradient descent with momentum 通过两个路径曲线的对比,很直观的感觉使用动量的路径曲线: 振荡的幅度变小了; 而且到达一定地点的时间变短了; 接下来再感受一下动量梯度下降法的其它优点: momentum有可能跳出local minima 当然不是说使用了动量就一定可以达到最优解。下面说明一下这几个点(红...
小批量梯度下降法(mini-batch gradient descent) 指数加权平均(exponential weight averages) 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-bat...
本文将介绍使用动量优化的随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent with Momentum) 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架,相关操作如下: 1. 配置虚拟环境 代码语言:javascript 复制 conda create -n DL python=3.7 代码语言:javascript 复制 conda activate DL 代码语言:javascript 复...
)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...
Nesterov Momentum: 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。
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【Stochastic Gradient Descent with Momentum in Python】http://t.cn/A6UUqiHA 以Python实现带有动量的随机梯度下降。(油管视频)