,则Momentum优化表达式为: 其中, 表示t时刻积攒的加速度。α表示动力的大小,一般取值为0.9(表示最大速度10倍于SGD)。 含义见SGD算法。 表示t时刻模型参数。 算法的理解 动量主要解决SGD的两个问题:一是随机梯度的方法(引入的噪声);二是Hessian矩阵病态问题(可以理解为SGD在收敛过程中和正确梯度相比...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) lossfunc = nn.MSELoss() scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR( optimizer, step_size=10, gamma=0.1) for epoch in range(epoch): for i, (x, y) in enumerate(trainLoader): optimizer.zero_grad() net.train() pred =...
SGD在随机选择梯度的同时会引入噪声,使得权值更新的方向不一定正确。此外,SGD也没能单独克服局部最优解的问题。 标准动量优化算法(Momentum) 算法介绍 使用动量(Momentum)的随机梯度下降法(SGD),主要思想是引入一个积攒历史梯度信息动量来加速SGD。从训练集中取一个大小为n的小批量X(1...
optimizer = optim.SGD([weight], lr=0.1, momentum=0.9) opt_state_dict = optimizer.state_dict() print("state_dict before step:\n", opt_state_dict) for i in range(10): optimizer.step() print("state_dict after step:\n", optimizer.state_dict()) torch.save(optimizer.state_dict(), os...
Momentum 动量可以加速SGD算法的收敛速度,并且降低SGD算法收敛时的震荡。 通过添加一个衰减因子到历史更新向量,并加上当前的更新向量。当梯度保持相同方向时,动量因子加速参数更新;而梯度方向改变时,动量因子能降低梯度的更新速度。 Adagrad Adagrad优化算法是一种自适应优化算法,针对高频特征更新步长较小,而低频特征更新较...
一、动量(momentum) 可以给优化器加上一个动量,可以有效缓解局部最优问题。 原理上就是让优化过程从 W = W - lr * dW 变成 V = momentum * V - lr * dW W = W + V 使用示例: fromtorchimportoptim ... model=Model() optimizer= optim.SGD(model.parameters(), lr=0.005, momentum=0.9) ...
SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳。
SGD对所有参数更新时应用同样的 learning rate,如果我们的数据是稀疏的,我们更希望对出现频率低的特征进行大一点的更新。LR会随着更新的次数逐渐变小。 5.Adam:Adaptive Moment Estimation 这个算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。相当于 RMSprop + Momentum ...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]
>>>optimizer.step() 优点:①使用mini-batch的时候,可以收敛得很快 缺点:①在随机选择梯度的同时会引入噪声,使得权值更新的方向不一定正确 ②不能解决局部最优解的问题 推荐程度:不推荐! 1.1、使用动量(Momentum)的随机梯度下降法(SGD) 更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向,用法为在torch.optim.SGD的momentu...