不然可能出现Z字型更新下降(因为一个方向比另一个方向更陡峭) 3)在高度非凸的误差函数优化过程中,无法避免陷入局部次优解或鞍点。 4)参数更新方向只依赖于当前batch计算出的梯度,也可能导致十分不稳定的震荡。 数据量有限。 为保证SGD收敛,一般实际操作中,对学习率会进行线性衰减,例如除以迭代次数。但这种方法也需要提前设定
通过这种方式,在接近最优解时,Nesterov优化器比标准动量SGD算法有更快的收敛速度。因为这种“前瞻性”的操作能帮助优化器避免走得太远,就像是提前刹车,所以在接近最优解时更加稳定。 示意图,可能不严谨,仅供理解 2.4 Pytorch中对SGD算法的实现 到这里我们已经基本解释清楚SGD算法的原理了,让我们来看一下Pytorch中是...
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清华团队提出RL专用神经网络优化器RAD | 神经网络作为RL价值函数和策略函数的核心载体,其训练过程通常依赖于神经网络优化器以实现参数更新。然而,目前主流的神经网络优化器(如SGD-M、Adam和AdamW等)虽然在缓解局部最优和加速收敛方面有所帮助,但其算法设计和参数选择均依赖于人工经验和实用技巧,缺乏对优化动态特性的解释...
直观点,就是原始SGD在梯度方向上直接做下降,现在把历史的梯度信息也考虑进来,因此优化时会有两个矢量相加的效果。下降方向变成了两个矢量方向的中间方向,万物皆可融合呗。 优点: 效率比SGD高 波动比SGD小 有摆脱局部最优的能力 x, y = -200, 120 x_momentum, y_momentum = [x], [y] a = 0.9 v_x,...