于是,动量法(Momentum)应运而生,成对SGD的一种改进。简单来说动量法为SGD引入了惯性,致使优化过程变得更加平滑;训练效果也显著提升。动量法到底是怎么解决这些问题的?让我们从头聊起。在我们理解动量法之前,可以先回顾一下SGD地基本过程。SGD是通过计算每一个样本的梯度来逐步调整模型的参数,这一过程类似于一个人...
会员中心 VIP福利社 VIP免费专区 VIP专属特权 客户端 登录 百度文库 其他 sgd中的动量在随机梯度下降(SGD)算法中,动量是一种用来加速学习过程的技术,它基于之前梯度的指数衰减平均值来更新模型参数。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
我们之前的SGD以及动量法,所有参数的学习率都是统一的一个值,现在是相当于每个参数都配一个自己的学习率。 五是,根据历史上参数梯度值的大小而自适应的匹配一个学习率的做法就意味着:如果这个参数你历史上的梯度值很大,你就会得到一个较小的学习率作为你的步长;如果那个参数的历史梯度值很小,那个参数就会得到一...
实验证明,YellowFin 在未经特殊调整的情况下可以比 Adam 手调基础学习速率和手调 SGD 动量在 ResNet 和 LSTM 训练中需要更少的迭代。 手调SGD 动量、手调 Adam 和 YellowFin 的训练损失,左图为 110 层 ResNet CIFAR10,右图为 164 层 ResNet CIFAR100。 三种方法的 LSTM 测试数据(YellowFin 达到了目前业内最...
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...
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的一种改进策略,它引入了动量的概念,模仿物体在物理世界中的惯性。在梯度更新过程中,动量方法会考虑上一步的梯度方向,并给予一定的权重,从而在一定程度上抑制噪声的影响,提高...
SGD是一种常用的优化算法,其目标是在训练过程中通过调整模型参数来最小化损失函数。具体来说,SGD算法会计算出每个样本数据对应的梯度,并使用这些梯度来更新模型参数。 然而,使用SGD算法有一个问题:如果在训练过程中出现了局部极小值或鞍点等情况,SGD算法可能会陷入困境,无法找到全局最优解。此时,就需要使用SGD动量...
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...
机器学习相关理论恶补一:梯度下降算法(SGD、Momentum、ADAM) 常见的梯度下降算法有:全局梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法 基本表示方法为: 但是梯度学习算法也会有一些问题,如学习率(即更新步长)的设定对于最终的求解效果有较大的影响,还有可能会陷入局部最优。为了解决这些问题,便有人研究一些梯度...
SGD的动量(Momentum)算法 引入动量(Momentum)方法一方面是为了解决“峡谷”和“鞍点”问题;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...