,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。 算法的理解 动量主要解决SGD的两个问题:一是随机梯度的方法(引入的噪声);二是Hessian矩阵病态问题(可以理解为SGD在收敛过程中和正确梯度相比...
优化器讲解第一期-SGD与momentum动量, 视频播放量 1714、弹幕量 0、点赞数 46、投硬币枚数 19、收藏人数 46、转发人数 6, 视频作者 AI匠, 作者简介 创业公司知未智能CTO&创始人,微软&谷歌&认证社区AI专家,记录编程/AI相关内容,兴趣使然的终生学习UP,相关视频:【AI】老
SGD是一个轻球（无惯性）做梯度下降寻找loss极小值，而Momentum则是一个重球（有惯性）做梯度下降寻找...
SGD(随机梯度下降) Mini-Batch Gradient Descent 总结 牛顿法 Momentum Adam:(Adaptive Moment Estimation) 参考 背景 在深度学习中,对参数进行更改,从而达到最小化损失函数,进而达到最优解。优化算法的核心如何最小化损失函数,即怎么对参数更新。 梯度下降(Gradient Descent) 对于凸函数来说,负梯度方向是函数下降方向...
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...
十分钟搞明白Adam和AdamW,SGD,Momentum,RMSProp,Adam,AdamW, 视频播放量 33939、弹幕量 16、点赞数 1862、投硬币枚数 1274、收藏人数 3419、转发人数 273, 视频作者 RethinkFun, 作者简介 原IBM人工智能产品Tech Lead,Data Scientist,相关视频:通俗易懂-大模型的关键
从一批次所用数据量的角度可以分为:全量梯度下降(batch GD),小批量梯度下降(mini-batch GD),随机梯度下降(SGD,一次只用一个样本计算梯度并更新参数)。batch GD, mini-batch GD, SGD都可以看成SGD的范畴, 只不过区别在于每次取多少的样本了。 从梯度的更新公式的角度可以分为:SGD, SGD with momentum, NAG (...
Momentum则引入了指数加权平均，加快收敛并减少震荡。它在当前梯度的基础上考虑了过去的方向。Adam算法是自适应学习率的代表，结合了Momentum的指数移动平均和动量项的指数衰减平均，同时进行了偏差校验，能自动调整学习率，对不同频率的参数更新更加智能。这种自适应性使得Adam在许多实际应用中表现优异。
momentum能够加速SGD方法,并且能够减少震荡,如下图: 特点 加入了动量因素,SGD-M缓解了SGD在局部最优点梯度为0,无法持续更新的问题和振荡幅度过大的问题。 当局部沟壑比较深,动量加持用完了,依然会困在局部最优里来回振荡 4.NAG SGD 还有一个问题是困在局部最优的沟壑里面震荡。想象一下你走到一个盆地,四周都是...
深度模型训练中的优化算法如SGD、Momentum、NAG、AdaGrad、RMSProp和Adam各有其特点。SGD，即随机梯度下降，每次迭代使用单个样本或小批量，引入随机性以减小整体优化方向的噪声。Momentum通过累积过去梯度的指数衰减移动平均，加速学习过程，减少震荡。Nesterov动量提前考虑下一步的梯度，提供更快的收敛速度。AdaGr...