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
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...
随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent) 带动量项的随机梯度下降法 Nesterov修正的动量随机梯度下降法 Python演示 SGD SGD with moment SGD with moment(Nesterov改进) Python 演示代码 学习率设定方法的比较(SGD及其改进) 记号 表示向量的符号为粗体, w 表示向量元素的乘积严格应为 a⊙b ,为简便起见,...
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] 与之...
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,看下面的式子就明白了。 如上图,自己领会。 nesterov的好处就是,当梯度方向快要改变的时候,它提前获得了该信息,从而减弱了这个过程,...
在实践中，您会遇到SGD的两个主要扩展。第一个是动量，这是一种用于加速SGD的方法，通过关注其维度使其能够更快地学习同一方向的梯度点。第二种方法是Nesterov加速度，这是标准动量的扩展。动量 想想你最喜欢的童年游乐场，在那里你花了好几天从山上滚下来，把自己盖在草地和泥土里（这让你妈妈很懊恼）。当您...
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov) 实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian 矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主...
动量优化方法借用了物理学中的动量概念加速参数更新，例如Momentum和Nesterov方法。动量优化法旨在加速收敛并减少梯度下降中的波动。这种思想类似于一个小球从山坡上滚落，当没有阻力时，动量会累积，速度加快；当遇到阻力时，速度减慢。3.2. 【NAG方法解析】NAG（Nesterov加速梯度）方法在优化过程中引入了一种新的思路。
2 Nesterov accelerated gradient法 ，简称NAG算法 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，看下面的式子就明白了。如上图，自己领会。nesterov的好处就是，当梯度方向快要改变的时候，它提前获得...
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov) 实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian 矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主...