而二阶梯度下降中能够有较好表现的是Nesterov梯度下降,如果你用学习率衰减的算法都不理想时,你不妨试试NesterovSGD。在PyTorch中,我们可以使用SGD当中的参数Nesterov = True来调用这个算法。 总之就是,首选Adam和RMSprop,其次试试AMSGrad和SGD-Nesterov,当调到一定极限后,用动量法SGD+手动调学习率来精调。如果还是不...
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...
损失(loss)在一个方向上快速变化而在另一个方向慢慢变化:沿平缓方向进展非常缓慢,沿陡峭方向剧烈抖动。 如果损失函数具有局部最小值或鞍点,该怎么办? 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...
(9)f(θt)−f(θ∗)≤4L||θ−1−θ∗||2(t+2)2 去理解动量的加速效果,假设将动量应用在线性函数,第i步的动量与i的距离成正比,因此 使用动量的N步相当于横穿了一个很长的距离:1+2+⋅⋅⋅+N=O(N2)。
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...