相当于是小球预判了自己下一时刻的位置,并提前使用该位置的梯度更新 : 为了更加直观,还是上几个图吧,以下是Momentum算法 的更新过程: 假设下一个位置的梯度如下: 那么Nesterov Momentum就提前使用这个梯度进行更新: 整体来看Nesterov的表现要好于Momentum,至于代码实现的话因为主要变化的是 ,所以可以之前使用Momentum的代...
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 (不太明白这个公式) Neste...
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...
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,并且继续沿该方向移动。 简单介绍一下什么是指数加权平均(exponent...
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: ...
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: velocity = momentum * velocity - learning_rate * gradient theta = theta + velocity ...
momentum首先计算一个梯度(短的蓝色向量),然后在加速更新梯度的方向进行一个大的跳跃(长的蓝色向量),nesterov项首先在之前加速的梯度方向进行一个大的跳跃(棕色向量),计算梯度然后进行校正(绿色梯向量) 其实,momentum项和nesterov项都是为了使...
NAG全称Nesterov Accelerated Gradient,是在SGD、SGD-M的基础上的进一步改进,我们知道在时刻t的主要下降方向是由累积动量决定的,自己的梯度方向说了也不算,那与其看当前梯度方向,不如先看看如果跟着累积动量走了一步,那个时候再怎么走。因此,NAG不计算当前位置的梯度方向,而是计算如果按照累积动量走了一步,那个时候的...
刚入门,优先考虑:SGD+Nesterov Momentum或者Adam。 选择熟悉的算法。 充分了解数据。---模型非常稀疏,则优先考虑自适应学习率算法Adam等。 根据需求选择。--快速验证,Adam,模型上线或者结果发布前,精调的SGD进行模型的极致优化。 先用小数据集实验。有论文研究指出,随机梯度下降算法的收敛速度和数据集的大小的关系不...
Nesterov Momentum AdaGrad RMSProp AdaDelta Adam AdaMax Nadam NadaMax SGD 虽然有凑数的嫌疑,不过还是把SGD也顺带说一下,就算做一个符号说明了。常规的随机梯度下降公式如下: 其中 是学习率, 是损失关于参数的梯度(有的资料中会写成 等形式),不过相比SGD,用的更多的还是小批量梯度下降(mBGD)算法,不同之处在于一...