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...
八、优化算法:GD、SGD、动量法、AdaGrad、RMSProp、Adam、AMSGrad 优化算法是深度学习中的关键环节,我们经常说的炼丹主要指的就是这个环节。 1、优化算法是解决什么的?优化算法的种类? 我们已经知道,当样本数据正向传播一次,就会得到网络的一次预测,而网络的预测和样本标签又构成了我们的损失loss,我们的目标就是让loss...
梯度下降法 需要用到用到所有的训练样本。但是随机梯度下降法的一个问题是噪音比BGD要多,使得SGD并不是每次迭代都能向着整体岁优化的方向。随机梯度下降法的收敛图: 从图中可以看出,要达到最优解的迭代次数要很多,不是每一次迭代都是最优的方向,但是大体上是朝着最优的方向进行。 min-batch小批量梯度下降法MB...
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… G-kdom 理解梯度下降算法中的动量 在深度学习优化算法中,常用的梯度下降算法中...
动量法(Momentum) SGD难以冲破沟壑,让Momentum帮助SGD加速,避免震荡。上一步骤 的更新矢量乘以系数 ,与本次更新矢量进行相加,得到 ,动量项 通常设为0.9。 可以看到,参数更新时不仅考虑当前梯度值,而且加上了一个积累项(冲量),但多了一个超参 ,一般取接近1的值如0.9。相比原始梯度下降算法,冲量梯度下降算法有助于...
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...
a single example at a time to evaluate the gradient, you will hear people use the term SGD ...
现在一般都是指mini-batch gradient descent
动量法(Momentum) SGD难以冲破沟壑,让Momentum帮助SGD加速,避免震荡。上一步骤 的更新矢量乘以系数 ,与本次更新矢量进行相加,得到 ,动量项 通常设为0.9。 可以看到,参数更新时不仅考虑当前梯度值,而且加上了一个积累项(冲量),但多了一个超参 ,一般取接近1的值如0.9。相比原始梯度下降算法,冲量梯度下降算法有助于...