参考:使用动量(Momentum)的SGD、使用Nesterov动量的SGD一. 使用动量(Momentum)的随机梯度下降虽然随机梯度下降是非常受欢迎的优化方法,但其学习过程有时会很慢。动量方法旨在加速学习(加快梯度下降的速度),特别是处理高曲率、小但一致的梯度,或是带噪声的梯度。动量算法累积了之前梯度指数级衰减的移动平均,并且继续沿该...
带有动量的SGD本质:使用指数加权平均之后的梯度代替原梯度进行参数更新。因为每个指数加权平均后的梯度含有之前梯度的信息,动量梯度下降法因此得名。 带有动量的SGD算法如下:在传统的SGD中引入变量 v, 其实这个 v 就是梯度的改变量。 图片来自“AI圣经-花书” 动量参数 \alpha\in[0,1) 决定了之前梯度的贡献衰减得...
一般来说分类就是Softmax, 回归就是L2的loss. 但是要注意loss的错误范围(主要是回归), 你预测一个label是10000的值, 模型输出0, 你算算这loss多大, 这还是单变量的情况下. 一般结果都是nan. 所以不仅仅输入要做normalization, 输出也要。 准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的. 你会发现有...
SGD的优点是计算简单、收敛速度快。然而,由于每次更新使用的是随机样本,因此参数的更新方向可能不是最优的,导致收敛过程不稳定。 为了解决SGD的不稳定性问题,可以使用Nesterov Momentum算法。 Nesterov Momentum Nesterov Momentum是对SGD的一种改进算法,它引入了动量(momentum)的概念。动量可以理解为参数更新的速度和方向,...
参考:使用动量(Momentum)的SGD、使用Nesterov动量的SGD 一. 使用动量(Momentum)的随机梯度下降 虽然随机梯度下降是非常受欢迎的优化方法,但其学习过程有时会很慢。动量方法旨在加速学习(加快梯度下降的速度),特别是处理高曲率、小但一致的梯度,或是带噪声的梯度。动量算法累积了之前梯度指数级衰减的移动平均,并且继续沿...
两者的优化策略是不同的,因此我们可以将其结合在一起使用。 2.6 Adam Adam = Adaptive + Momentum 顾名思义,adam是在SGD的基础上将动量和自适应学习率结合在一起来加快收敛速度,优化descent path。 具体就不多解释了,其在很多情况下算作默认工作性能比较优秀的优化器。
2. SGD+Momentum(动量梯度下降):在SGD的基础上,引入一阶动量,增加惯性。SGD的缺点是参数更新方向只依赖于当前batch计算出的梯度,因此十分的不稳定。为了抑制SGD的震荡,可以在梯度下降的过程中加入惯性。t时刻的下降方向,不仅由当前点的梯度方向决定,还由此前的累积的梯度来决定。若当前的梯度方向与累积的历史梯度方向...
在Python中如何实现SGD优化器? Nesterov加速梯度算法在卷积神经网络中的应用是什么? Adagrad优化器是如何在深度学习中使用的? 代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride、padding)的具体实现:https://cloud.tencent.com/developer/article/1686529 激活函数的实...
在实际操作中,我们推荐Adam作为默认的算法,一般而言跑起来比RMSProp要好一点。但是也可以试试SGD+Nesterov动量。 完整的Adam更新算法 参数更新的方式(优化方式) SGD是实际方法中收敛最慢的。(直接根据梯度矫正W,因为水平方向梯度很小,垂直方向梯度很大,所以会出现如下图的波动方式) 补救上面的一种方式是动量更新(...
SGD SGD指stochastic gradient descent,即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。 对于训练数据集,我们首先将其分成n个batch,每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据,而非整个训练集。即: xt+1=xt+Δxthθ=∑nj=0θjxjhθ=∑j=0nθjxj ...