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...
SGD最大的缺点是下降速度慢,而且可能会在沟壑的两边持续震荡,停留在一个局部最优点。 SGD with Momentum 为了抑制SGD的震荡,SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。下坡的时候,如果发现是陡坡,那就利用惯性跑的快一些。SGDM全称是SGD with m...
SGD最大的缺点是下降速度慢,而且可能会在沟壑的两边持续震荡,停留在一个局部最优点。 SGD with Momentum 为了抑制SGD的震荡,SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。下坡的时候,如果发现是陡坡,那就利用惯性跑的快一些。SGDM全称是SGD with momentum,在SGD基础上...
前面学习过了Pytorch中优化器optimizer的基本属性和方法,优化器optimizer的主要功能是“管理模型中的可学习参数,并利用参数的梯度grad以一定的策略进行更新”。本节内容分为4部分,(1)、(2)首先了解2个重要概念Learning rate学习率和momentum动量,(3)在此基础上,学习Pytorch中的SGD随机梯度下降优化器;(4)最后,了解Pyto...
momentum:是动量法里面的超参数。默认0就是不带动量法的。当你把这个参数打开后,比如momentum=0.9,就相当于是带动量法的RMSprop,就相当于在g前面再施加一个上一轮梯度的0.9倍值,也就是本轮的步长除了和本轮的梯度有关还和上一轮的梯度有关。所以使用RMSProp你可以自己调整要不要带动量的。centered:当centered=...
关于使用SGD时如何选择初始的学习率(这里SGD是指带动量的SGD,momentum=0.9): 训练一个epoch,把学习率从一个较小的值(10-8)上升到一个较大的值(10),画出学习率(取log)和经过平滑后的loss的曲线,根据曲线来选择合适的初始学习率。 从上图可以看出学习率和loss之间的关系,最曲线的最低点的学习率已经有了使lo...
Momentum -0.9999435339008631 AdaGrad 3.0000003436659832 Adam -0.9999825571870972 python # 创建一个动画,将梯度下降的过程可视化,这里使用的是matplotlib的animation模块frommatplotlibimportanimationfromIPython.displayimportHTMLdefshow_mult_animation(x_history):# @param x_history: 一个字典,key是优化器的名字,value是对...
几种优化算法(SGD, Adam, RMSPROP, BGD,MBGD, Momentum,)的比较,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
手动调整 SGD(随机梯度下降)动量(momentum)的方法可与目前最先进的自适应方法(如 Adam)竞争,那么 SGD 动量能不能自动调节呢?斯坦福大学的研究人员近日提出了 YellowFin,一种自动调整 SGD 动量超参数的方法。YellowFin 在大型 ResNet 和 LSTM 模型的训练中迭代次数少于此前的最佳水平,而且通过负反馈环路机制,它在异步...
momentum:动量(momentum),加速SGD在相关方向上前进,抑制震荡。常常取值为0.9。若设为0,则为经典的SGD算法。 dampening:阻尼(dampening),用于防止动量的发散(η)。默认值为0。 weight_decay:权重衰减(weight decay),也称权重衰减(weight regularization),用于防止过拟合。默认值为0。