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...
(凸优化的全局最优点是针对训练数据而言的,更换了当前训练数据,当前的最优点就变了。所以SGD本来就没有固定的全局最优点。最后得到的是多个batch上最优点的一个或几何均值) 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...
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...
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...
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Nesterov momentum 这个Nesterov momentum非常酷,我将其比作为 梯度下降界的 卡塔酷栗。 因为它有见闻色霸气,能够遇见未来。 其实他就是在Momentum的基础上做了一点小小的改动。 他的更新规则是这样的。反正我已经确定我要往t-1时的方向走了,不如我提前预知一下,我继续往t-1时的方向走走看会发生什么?看看t时候...
文章目录 一、一个框架回顾优化算法 1、SGD 算法: 评价: 2、SGDM (SGD with Momentum) 算法: 评价: 3、SGD with Nesterov Acceleration 4、AdaGrad 5、AdaDelta / RMSProp 6、Adam 7、Nadam 二、关于Adam的分析 1、Adam存在的问题一:可能不收敛 2、Adam存在的问题二:可能错过全局最优解 ... ...
adagrad相比于sgd和momentum更加稳定,即不需要怎么调参。而精调的sgd和momentum系列方法无论是收敛速度还是precision都比adagrad要好一些。在精调参数下,一般Nesterov优于momentum优于sgd。而adagrad一方面不用怎么调参,另一方面其性能稳定优于其他方法。 实验结果图如下: ...
然而，传统梯度下降方法在处理大数据集时效率低下。本文将探讨几种改进的梯度下降方法，包括随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch）、动量（Momentum）、Nesterov动量、自适应梯度算法（AdaGrad）、对角自适应梯度（RMSprop）以及Adam优化器，以期更高效地收敛至最优解。随机梯度下降（SGD）是梯度...
使用动量(Momentum)的随机梯度下降方法在优化过程中加快了学习速度，尤其适用于处理高曲率、小但一致的梯度或带噪声的梯度场景。这种方法通过累积之前梯度的指数级衰减移动平均，持续沿该方向移动，从而提升优化效率。动量梯度下降的参数更新公式引入了指数加权平均概念，通过计算得到的 [公式] 和 [公式] 与...