5.梯度下降优化算法 5.1 Momentum 随机梯度下降由于更新方向取决于当前的批(batch)大小,导致其更新参数十分不稳定。 动量算法通过效仿物体运动时的惯性,可以在一定程度上保持先前的参数更新方向,同时约束当前的梯度向最终方向更新。如此,参数的更新不仅能够更快更稳定,而且还具有走出局部最优点的能力。该算法通过对梯度...
在每轮内循环结束后,根据本轮的k次权重,计算等到Slow Weights;这里采用的是指数移动平均(exponential moving average, EMA)算法来计算,最终模型使用的参数也是慢更新(Slow Weights)那一套,因此快更新(Fast Weights)相当于做了一系列实验,然后慢更新再根据实验结果选一个比较好的方向,这有点类似 Nesterov Momentum 的...
不使用 Momentum 的话,每次参数更新的方向可能变化幅度较大,如上图中的蓝线所示。而使用 Momentum 后,每次参数的更新方向都会在之前的方向上稍作修改,每次的更新方向会更加平缓一点,如上图的红线所示。这样,梯度下降算法可以更快地找到最低点。 在实现时,我们不用去使用偏差矫正。\beta取0.9在大多数情况下都适用,...
Momentum算法又叫做冲量算法,其迭代更新公式如下: {v=βv+(1−β)dww=w−αv{v=βv+(1−β)dww=w−αv 光看上面的公式有些抽象,我们先介绍一下指数加权平均,再回过头来看这个公式,会容易理解得多。 指数加权平均 假设我们有一年365天的气温数据θ1,θ2,...,θ365θ1,θ2,...,θ365,把他们...
Momentum优化算法是一种常用的优化算法,它通过引入动量来加速优化过程。以下是一些关于Momentum优化算法的参考文献: 1. "On the importance of initialization and momentum in deep learning",Ioffe and Szegedy,2015 2. "Improving neural networks by preventing co-adaptation of featuredetectors",Hinton et al.,201...
深度模型训练中的优化算法如SGD、Momentum、NAG、AdaGrad、RMSProp和Adam各有其特点。SGD，即随机梯度下降，每次迭代使用单个样本或小批量，引入随机性以减小整体优化方向的噪声。Momentum通过累积过去梯度的指数衰减移动平均，加速学习过程，减少震荡。Nesterov动量提前考虑下一步的梯度，提供更快的收敛速度。AdaGr...
跨越局部极小值：动量还能够帮助算法在参数空间中快速跨越狭窄的山谷或局部极小值。由于动量具有累积效应，当算法遇到局部极小值时，动量能够推动算法继续向前搜索，从而有可能找到全局最优解。数学分析支持：从数学角度来看，动量优化的有效性可以通过凸二次优化目标函数来解释。通过分析迭代公式和特征值与...
SGD的动量(Momentum)算法 引入动量(Momentum)方法一方面是为了解决“峡谷”和“鞍点”问题;一方面也可以用于SGD 加速,特别是针对高曲率、小幅但是方向一致的梯度。 如果把原始的 SGD 想象成一个纸团在重力作用向下滚动,由于质量小受到山壁弹力的干扰大,导致来回震荡;或者在鞍点处因为质量小速度很快减为 0,导致无法...
Momentum Adam:(Adaptive Moment Estimation) 参考 背景 在深度学习中,对参数进行更改,从而达到最小化损失函数,进而达到最优解。优化算法的核心如何最小化损失函数,即怎么对参数更新。 梯度下降(Gradient Descent) 对于凸函数来说,负梯度方向是函数下降方向最快的方向,根据求梯度的数据集合可以划分为全梯度下降、mini-...