深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法(优化器) 1.1 原理解释 如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的...
下表列举了自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV),推荐系统(Recommendation System,RS),强化学习(Reinforcement Learning,RL)这四个方向的主流模型使用优化器的情况,可以看出在NLP领域AdamW(AdamWeightDecayOptimizer)使用比较普遍,CV领域SGD和momentum使用比较普遍,推荐领域比较杂,强化学习领域Adam使用比较普遍。 依据计算目标函...
SGD +Momentum(动量)可以写成: 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)和当前权重梯度矩阵Wtl的加权平均和,来更新权重矩阵W。由于β∈(0,...
Nesterov Momentum Nesterov Momentum是Momentum的改进版本,与Momentum唯一区别就是,Nesterov先用当前的速度 更新一遍参数,得到一个临时参数 ,然后使用这个临时参数计算本轮训练的梯度。相当于是小球预判了自己下一时刻的位置,并提前使用该位置的梯度更新 : 为了更加直观,还是上几个图吧,以下是Momentum算法 的更新过程: 假...
从梯度的更新公式的角度可以分为:SGD, SGD with momentum, NAG (Nesterov Accelerated Gradient), AdaGrad, AdaDelta, RMSProp, Adam, Nadam。这些优化算法的区别在于是否用到了一阶动量(历史梯度的指数移动评价)、二阶动量(历史梯度平方的指数移动平均)、是否是自适应的。σσ 1. 梯度下降 沿着目标函数梯度的反方...
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...
1. Momentum算法的提出 动量（Momentum）方法最初由B.T.Polyak在1964年提出。这一方法被用来加速梯度...
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...
Momentum 如果在峡谷地区(某些方向较另一些方向上陡峭得多,常见于局部极值点)[1],SGD会在这些地方附近振荡,从而导致收敛速度慢。这种情况下,动量(Momentum)便可以解决[2]。 动量在参数更新项中加上一次更新量(即动量项),即: νt=γνt−1+η ∇θJ(θ),θ=θ−νt ...