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...
一般来说分类就是Softmax, 回归就是L2的loss. 但是要注意loss的错误范围(主要是回归), 你预测一个label是10000的值, 模型输出0, 你算算这loss多大, 这还是单变量的情况下. 一般结果都是nan. 所以不仅仅输入要做normalization, 输出也要。 准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的. 你会发现有...
其中,velocity是动量,momentum是动量系数,用于平衡先前速度和新速度的比例。 Nesterov Momentum通过先根据当前的动量方向更新模型参数的预期位置,然后计算梯度,并以此更新参数和动量。这样可以得到更准确的梯度估计,进而提高了收敛速度和稳定性。 代码示例 下面是使用PyTorch实现SGD和Nesterov Momentum的代码示例: importtorchfr...
会比期望值要小,需要进行修正,下面的Adam等算法会使用该方式 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...
在Python中如何实现SGD优化器? Nesterov加速梯度算法在卷积神经网络中的应用是什么? Adagrad优化器是如何在深度学习中使用的? 代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride、padding)的具体实现:https://cloud.tencent.com/developer/article/1686529 激活函数的实...
二、使用Nesterov动量的SGD Nesterov是Momentum的变种。与Momentum唯一区别就是,计算梯度的不同。Nesterov动量中,先用当前的速度 v 临时更新一遍参数,在用更新的临时参数计算梯度。因此,Nesterov动量可以解释为在Momentum动量方法中添加了一个校正因子。 完整的Nesterov动量算法如下所示: 图片来自“AI圣经-花书” 在凸批量...
3. Nesterov Momentum(牛顿动量梯度下降):在Nesterov Momentum中,先沿着之前积累的梯度走一步,然后再计算这一步的终点的梯度,利用该梯度进行校正,得到最终的更新方向。相当于在Nesterov中添加了一个校正因子,Nesterov Momentum的位置更新取决于之前积累的梯度和根据之前积累梯度走到的位置的梯度 ...
所有方法都采用作者们的默认配置,并且进行了比较,不好的结果就不拿出来了。 nesterov方法,与sgd算法同样的配置。 adam算法,m1=0.9,m2=0.999,lr=0.001。 rms算法,rms_decay=0.9,lr=0.001。 adagrad,adadelta学习率不敏感。 怎么着,好像都不如SGD算法呀。为什么呢?留言讨论吧。
在精调參数下,一般Nesterov优于momentum优于sgd。而adagrad一方面不用怎么调參,还有一方面其性能稳定优于其它方法。 实验结果图例如以下: Loss vs. Number of examples seen Testing Accuracy vs. Number of examples seen Training Accuracy vs. Number of examples seen ...
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov) 实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian 矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主...