SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了。即: 其中, 是学习率, 是梯度 SGD完全依赖于当前batch的梯度,所以 可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更新 缺点:(正因为有这些缺点才让这么多大...
批量梯度下降每次使用全部训练数据来计算梯度并更新参数。虽然这种方法能够准确地计算梯度，但由于每次都需要遍历所有训练样本，计算量很大，尤其是在数据量较大的时候。优点 ：● 收敛稳定。● 每次更新基于所有训练数据，较为精确。缺点 ：● 计算开销大，尤其是在处理大型数据集时。2.2 随机梯度下降（SGD）随机梯度...
优化器:SGD > Momentum > AdaGrad > RMSProp > Adam 目录SGD 随机梯度下降 momentum AdaGrad RMSProp SGD 随机梯度下降 在这里SGD和min-batch是同一个意思,抽取m个小批量(独立同分布)样本,通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法,均是采用min-batch的方式。 momentum 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件...
在libFM中,提供了两大类的模型训练方法,一类是基于梯度的训练方法,另一类是基于MCMC的模型训练方法。对于基于梯度的训练方法,其类为fm_learn_sgd类,其父类为fm_learn类,主要关系为: fm_learn_sgd类是所有基于梯度的训练方法的父类,其具体的代码如下所示: 代码语言:javascript 复制 #include"fm_learn.h"#include...
SGD方法的一个缺点是其更新方向完全依赖于当前batch计算出的梯度,因而十分不稳定。Momentum算法借用了物理中的动量概念,它模拟的是物体运动时的惯性,即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向,同时利用当前batch的梯度微调最终的更新方向。这样一来,可以在一定程度上增加稳定性,从而学习地更快,并且还有一定摆脱局部最...
SGD方法的一个缺点是,其更新方向全然依赖于当前的batch。因而其更新十分不稳定。 解决这一问题的一个简单的做法便是引入momentum。 momentum即动量,它模拟的是物体运动时的惯性,即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向。同一时候利用当前batch的梯度微调终于的更新方向。
在一些数据集上,Adam方法的泛化能力比带动量SGD方法要差的一个可能原因是权值衰减(weight decay)。权值衰减常被用于图像分类问题中,即在每次参数更新后,把衰减率Wt与权重θt相乘,其中衰减率Wt略小于1: 这能防止权重变得过大。因此,权值衰减也可以理解为一种L2正则化项,这取决于施加在Loss上的权值衰减率Wt: ...
SGD的缺点是参数更新方向只依赖于当前batch计算出的梯度,因此十分的不稳定。为了抑制SGD的震荡,可以在梯度下降的过程中加入惯性。t时刻的下降方向,不仅由当前点的梯度方向决定,还由此前的累积的梯度来决定。若当前的梯度方向与累积的历史梯度方向一致,则当前的梯度会被加强,从而这一步下降的幅度更大。若当前的梯度...
SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了。即: 其中, 是学习率, 是梯度 SGD完全依赖于当前batch的梯度,所以 可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更新 缺点:(正因为有这些缺点才让这么多大神发展出了后续的各种算法) ...
Adamax是Adam的一种变体,此方法对学习率的上限提供了一个更简单的范围。公式上的变化如下: Nadam Nadam类似于带有Nesterov动量项的Adam。公式如下: 经验之谈 对于稀疏数据,尽量使用学习率可自适应的优化方法,不用手动调节,而且最好采用默认值 SGD通常训练时间更长,容易陷入鞍点,但是在好的初始化和学习率调度方案的情...