具体来说,Momentum算法在更新权值时,不仅考虑了梯度信息,还考虑了之前步骤中的动量信息。通过引入动量项,Momentum算法能够沿着动量方向加速更新权值,同时抑制震荡。在Momentum算法中,动量项的更新公式如下:v = mu v - learning_rate dw其中,v表示动量项,mu表示动量系数(超参数),learning_rate表示学习率,dw表示当前梯度...
在机器学习中,Momentum是一种常用于优化算法的技术,它在梯度下降(Gradient Descent)的基础上进行了改进,主要目的是加速算法的收敛速度,并且可以更好地处理噪声数据。 Momentum的原理如下: 在标准的梯度下降算法中,每一步更新都只考虑当前时刻的梯度信息。而Momentum算法会在当前梯度和之前梯度之间建立一个动量,这个动量会...
AdaM(Adaptive Moment estimates)是一种结合了Momentum和RMSProp的自适应学习率方法.从它的迭代可以看出 v^{corrected}_{t+1} = \frac{v_{t+1}}{1-\beta^{t+1}_1} w^{corrected}_{t+1} = \frac{w_{t+1}}{1-\beta^{t+1}_2} \Delta x_t = - \eta * \frac{v^{corrected}_{t+1...
Momentum算法在原有的梯度下降法中引入了动量,从物理学上看,引入动量比起普通梯度下降法主要能够增加两个优点。首先,引入动量能够使得物体在下落过程中,当遇到一个局部最优的时候有可能在原有动量的基础上冲出这个局部最优点;并且,普通的梯度下降法方法完全由梯度决定,这就可能导致在寻找最优解的过程中出现严重震荡而...
动量算法(Momentum) 使用意义(梯度下降存在问题) 在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度方向更新自变量。然而,自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置可能会带来一定的问题 梯度下降的问题 图片.png 图片.png 算法介绍 动量法几乎总是比标准的梯度下降法速度更快,算法的主要思想是计算梯度的指数...
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 θ1 , θ2 , . .
Adam 或 Adaptive Moment Optimization 算法将 Momentum 和 RMSProp 两种算法结合了起来。 这里是迭代方程。 我们计算了每个梯度分量的指数平均和梯度平方指数平均(方程 1、方程 2)。为了确定迭代步长我们在方程 3 中用梯度的指数平均乘学习率(如 Momentum 的情况)并除以根号下的平方指数平均(如 Momentum 的情况),然...
最优化算法动量法Momentum 动量法的结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的。 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法。 4.通过速度v,来积累了之间梯度指数级衰减的平均,并且继续沿该方向...
在优化算法中,动量(momentum)经常被用在梯度下降优化算法中,并被描述成以下一个形象的故事:梯度下降可以被理解为一个人沿着最陡的山坡走到最低谷处,该过程会比较慢,但是非常稳定。动量可以被视为从同一座山上滚下的重球,该重球的增加具有一定的惯性,既起到了平滑器(smoother)的作用,又起到了加速器(accelerator...