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...
从这个意义上说,动量法也有助于抑制振荡。动量法同时提供了加速度,从而加快收敛。但你可能想要搭配模拟退火,以免跳过最小值。当我们使用动量优化算法的时候,可以解决小批量SGD优化算法更新幅度摆动大的问题,同时可以使得网络的收敛速度更快。在实践中,动量系数一般初始化为0.5,并在多个时期后逐渐退火至0.9。
例如，带动量的SGD、Adagrad、RMSProp等都是这样的变体，它们被称为优化方法或 优化器。其中，动量概念的应用尤为广泛，它能 有效解决SGD面临的两个主要问题：收敛速度慢和可能陷入局部极小值。为了更直观地理解这一概念，可以想象优化过程为一个小球在损失函数曲线上滚动。若小球拥有足够的动量，它便能顺利越过...
梯度下降法在机器学习和深度学习中得到广泛应用，其在损失函数的优化过程中发挥着至关重要的作用，通过不断地迭代和参数更新，使得模型逐渐逼近最优解。三、动量优化法 3.1. 【动量法介绍】动量优化方法借用了物理学中的动量概念加速参数更新，例如Momentum和Nesterov方法。动量优化法旨在加速收敛并减少梯度下降中的波动。
动量方法相当于把纸团换成了铁球;不容易受到外力的干扰,轨迹更加稳定;同时因为在鞍点处因为惯性的作用,更有可能离开平地。 动量方法以一种廉价的方式模拟了二阶梯度(牛顿法) Momentum 梯度下降法,就是计算了梯度的指数加权平均数,并以此来更新权重,它的运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法。
SGD的动量（Momentum）算法 ；⼀⽅⾯也可以⽤于SGD 加速，特别是针对⾼曲率、⼩幅但是⽅向⼀致的梯度。如果把原始的 SGD 想象成⼀个纸团在重⼒作⽤向下滚动，由于质量⼩受到⼭壁弹⼒的⼲扰⼤，导致来回震荡；或者在鞍点处因为质量⼩速度很快减为 0，导致⽆法离开这块平地。动量⽅...
带有动量的SGD本质:使用指数加权平均之后的梯度代替原梯度进行参数更新。因为每个指数加权平均后的梯度含有之前梯度的信息,动量梯度下降法因此得名。 带有动量的SGD算法如下:在传统的SGD中引入变量 v, 其实这个 v 就是梯度的改变量。 图片来自“AI圣经-花书” 动量参数 \alpha\in[0,1) 决定了之前梯度的贡献衰减得...
SGD是常用优化器，其变种包括Momentum、RMSprop等。这些变种各自有不同的特点和适用场景。SGD以其简单和易于实现著称，但其收敛速度较慢，因此引入了Momentum等方法，通过动量加速训练过程。【 Adam及AdamW 】Adam和AdamW优化器结合了多个优点，并已广泛应用于深度学习模型训练中。Adam优化器引入了自适应学习率的调整策略...
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...