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的一种改进...
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。
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。
而动量法做的很简单,相信之前的梯度。如果梯度方向不变,就越发更新的快,反之减弱当前梯度。 画成图就是这样。 效果对比就这意思。 1.2 nesterov动量法 仍然是动量法,只是它要求这个下降更加智能。 既然动量法已经把前一次的梯度和当前梯度融合,那何不更进一步,直接先按照前一次梯度方向更新一步将它作为当前的梯度,...
而动量法做的很简单,相信之前的梯度。如果梯度方向不变,就越发更新的快,反之减弱当前梯度。 画成图就是这样。 效果对比就这意思。 1.2 nesterov动量法 仍然是动量法,只是它要求这个下降更加智能。 既然动量法已经把前一次的梯度和当前梯度融合,那何不更进一步,直接先按照前一次梯度方向更新一步将它作为当前的梯度,...
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...
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。
深度学习—带动量的SGD相关参数 带动量的sgd如下图所示: image.png 一、weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合。在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是...
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）与其他优化器的比较 SGD是最基础的一阶优化器，其核心思想是每次迭代时仅使用一个样本的梯度信息来更新模型参数。SGD在每次迭代中从训练数据集中随机选择一个样本，计算该样本的梯度，并使用该梯度信息来更新模型参数。动量法（Momentum）在SGD的基础上...