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...
Adam比Momentum方法收敛更快; 也许动量法用得更普遍,尽管从论文上看Adam更吸引人。经验表明这三种算法都能收敛到给定损失曲面的不同的最优局部极小值。然而,动量法看起来要比Adam更容易找到比较平坦的最小值,而自适应方法(自动调整学习率)倾向于迅速地收敛于较尖的最小值。比较平坦的最小值概括性更好。 Momentum...
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...
深度学习中的优化算法SGD、Momentum和Adam各有其特点和应用场景：SGD： 核心特点：每次迭代只使用一个样本的梯度来更新参数，因此计算速度快。 优点：能跳出局部极小值，适用于大规模数据集。 缺点：更新方向不一定是全局最优，可能产生震荡，收敛速度可能较慢。Momentum： 核心特点：在SGD的基础上引入了...
Momentum算法 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,...,...
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...
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...
在优化算法领域，动量（momentum）在梯度下降优化中扮演重要角色。形象地，梯度下降可以视为一个人沿着最陡峭的山坡找到最低点的过程，该过程虽然稳定但速度较慢。动量则类比为从同一山顶滚下的重球，球体拥有惯性，既能平滑路径，又能加速前进，减少震荡，跨越狭窄山谷和局部极小值。然而，动量的有效性并...