Momentum ( 动量) 上图中:首先,按照原来的更新方向更新一步(棕色线),然后在该位置计算梯度值(红色线),然后用这个梯度值修正最终的更新方向(绿色线)。 上图中描述了两步的更新示意图,其中蓝色...SGD 随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 当样本数据过于庞大时,采用原来传统的梯度下降算法,训练...
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...
总的来说，Momentum是一个在随机梯度下降（SGD）基础上进行改进的优化技术，它的引入使得算法在寻找损失函数极小值的过程中，具有了一定的“惯性”。直观地，可以将其理解为轻球（SGD）与重球（Momentum）在梯度下降过程中的行为对比。重球因具有惯性，相较于轻球，更不容易在陡峭的梯度变化中快速改变...
使用动量(Momentum)的随机梯度下降法(SGD),主要思想是引入一个积攒历史梯度信息动量来加速SGD。从训练集中取一个大小为n的小批量 样本,对应的真实值分别为 ,则Momentum优化表达式为: 其中, 表示t时刻积攒的加速度。α表示动力的大小,一般取值为0.9(表示最大速度10倍于SGD)。 含义见SGD算法。 表示t时刻模型参数...
SGD +Momentum(动量)可以写成: Vt=βVt−1+(1−β)∇WtlWt+1=Wt−ηVt 这里,η经验值为0.9。 首先,分析Vt: 将Vt中所有权重梯度矩阵∇Wil的系数相加,由数学归纳法易得: 1=βt−0+(1−β)∑i=1i=tβt−i 所以,SGD + Momentum可以理解为,利用历史权重梯度矩阵Wil(i<t)和当前权重梯度...
介绍SGD的算法细节，以及其在深度神经网络中的劣势，本文引入Momentum算法，解决SGD的一些问题。
2. SGD+Momentum(动量梯度下降):在SGD的基础上,引入一阶动量,增加惯性。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...
在SGD中，耗时7秒，识别率为99.94%。而引入Momentum后，随着μ值的增加（例如0.7），耗时减少至3秒，识别率为99.89%，虽稍低于SGD，但效率提升显著。当μ设为0.5时，耗时4秒，识别率与SGD相同。综上，Momentum技术通过引入动量概念，优化了SGD算法在复杂优化场景中的性能，显著减少了训练时间，...
momentum能够加速SGD方法,并且能够减少震荡,如下图: 特点 加入了动量因素,SGD-M缓解了SGD在局部最优点梯度为0,无法持续更新的问题和振荡幅度过大的问题。 当局部沟壑比较深,动量加持用完了,依然会困在局部最优里来回振荡 4.NAG SGD 还有一个问题是困在局部最优的沟壑里面震荡。想象一下你走到一个盆地,四周都是...
SGD momentum的理解 举一个直观的例子来说明SGD和Momentum的区别的话—— SGD是一个轻球(无惯性)做梯度下降寻找loss极小值,而Momentum则是一个重球(有惯性)做梯度下降寻找loss极小值。 我们在原始SGD上引入了一个Momentum(又叫Heavy Ball)的改进。