Nesterov Momentum: 如下图左侧所示,Gradient Descent with Momentum实际上是两个分向量的加和。一个分量是包含“惯性”的momentum,另一个分量是当前梯度,二者合并后产生出实际的update梯度。下图右侧,是Nesterov Momentum算法的示意图。其思路是:明知道momentum分量是需要的,不如先将这部分更新了。 在下图中,Nesterov算...
Nesterov momentum的公式可以用如下数学表达式表示: v_t = \gamma v_{t-1} + \eta \nabla_{\theta} J(\theta - \gamma v_{t-1}) \theta = \theta - v_t 其中,v_t为时间步t的速度向量;\gamma为动量因子,通常取值为0.9或0.99;\eta为学习率;\nabla_{\theta} J(\theta - \gamma v_{t-1}...
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...
4. 用Theano实现Nesterovmomentum的正确姿势 上面的代码一直都没有问题,直到我这周开始实现双向递归神经网络。我发现把运算图编译成函数这一步奇慢无比。一个1层的双向RNN,可以在三四分钟内编译完毕,这是正常速度。但一个2层的双向RNN,编译就需要将近1个小时;一个3层的双向RNN,编译竟然需要3个小时! 我在网上找到...
3. Nesterov Momentum(牛顿动量梯度下降):在Nesterov Momentum中,先沿着之前积累的梯度走一步,然后再计算这一步的终点的梯度,利用该梯度进行校正,得到最终的更新方向。相当于在Nesterov中添加了一个校正因子,Nesterov Momentum的位置更新取决于之前积累的梯度和根据之前积累梯度走到的位置的梯度 ...
深度学习:优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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时候的我会如何更新我...
1、 goodfellow和bengio的《deep learning》书:(8.3.2节 momentum) 4. Nesterov Momentum Nesterov Momentum是对Momentum的改进,可以理解为nesterov动量在标准动量方法中添加了一个校正因子。用一张图来形象的对比下momentum和nesterov momentum的区别(图片来自:http://ttic.uchicago.edu/~shubhendu/Pages/Files/Lecture6...
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,用于调整SGD的更新方向。 Nesterov Momentum的更新规则可以表示为: AI检测代码解析 velocity = momentum * velocity - learning_rate * gradient
在深度学习中,为什么使用Nesterov动量? 一、动量 虽然随机梯度下降仍然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,特别是处理高曲率、小但一致的梯度,或是带噪声的梯度。动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均,并且继续沿该方向移动。从形式上看,动量算法引入了变量v充当速度角色---...