sgd 随机梯度 动量法(momentum)SGD(随机梯度下降法)是一种常用的机器学习优化算法,其基本思想是在每次迭代时,使用样本中的一个随机子集(小批量)来近似计算梯度。相比于传统的全批量梯度下降法,SGD能够在数据样本量大时显著降低计算复杂度和存储空间需求,加速模型的收敛速度。 而动量(momentum)方法则是SGD的一种改进...
动量法(Momentum) 算法思想:参数更新方向不仅由当前的梯度决定,也与此前累积的梯度方向有关。将过去梯度的指数移动平均称为动量。当前参数的更新值由动量和当前梯度两部分确定。在当前梯度方向发生改变时(震荡通常发生在梯度方向改变的时候),动量能够降低参数更新的速度,从而减少震荡;当前梯度方向与之前的梯度方向相同时...
动量方法以一种廉价的方式模拟了二阶梯度(牛顿法) Momentum 梯度下降法,就是计算了梯度的指数加权平均数,并以此来更新权重,它的运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法。
而动量法做的很简单,相信之前的梯度。如果梯度方向不变,就越发更新的快,反之减弱当前梯度。 画成图就是这样。 效果对比就这意思。 1.2 nesterov动量法 仍然是动量法,只是它要求这个下降更加智能。 既然动量法已经把前一次的梯度和当前梯度融合,那何不更进一步,直接先按照前一次梯度方向更新一步将它作为当前的梯度,...
而动量法做的很简单,相信之前的梯度。如果梯度方向不变,就越发更新的快,反之减弱当前梯度。 画成图就是这样。 效果对比就这意思。 1.2 nesterov动量法 仍然是动量法,只是它要求这个下降更加智能。 既然动量法已经把前一次的梯度和当前梯度融合,那何不更进一步,直接先按照前一次梯度方向更新一步将它作为当前的梯度,...
SGD的动量（Momentum）算法 ；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，导致⽆法离开这块平地。动量⽅...
动量方法相当于把纸团换成了铁球;不容易受到外力的干扰,轨迹更加稳定;同时因为在鞍点处因为惯性的作用,更有可能离开平地。 动量方法以一种廉价的方式模拟了二阶梯度(牛顿法) Momentum 梯度下降法,就是计算了梯度的指数加权平均数,并以此来更新权重,它的运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法。
深度学习—带动量的SGD相关参数 带动量的sgd如下图所示: image.png 一、weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合。在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是...
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 样本,对应的真实值分别为 ,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)。