为此,可以为其引入动量 Momentum,加速 SGD 在正确方向的下降并抑制震荡。SGD-M 在原步长之上,增加了与上一时刻步长相关的 \gamma m_{t-1},\gamma通常取 0.9 左右。这意味着参数更新方向不仅由当前的梯度决定,也与此前累积的下降方向有关。这使得参数中那些梯度方向变化不大的维度可以加速更新,并减少梯度方向...
opt_Adam=torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(),lr=LR,betas=(0.9,0.99)) SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam ...
下表列举了自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV),推荐系统(Recommendation System,RS),强化学习(Reinforcement Learning,RL)这四个方向的主流模型使用优化器的情况,可以看出在NLP领域AdamW(AdamWeightDecayOptimizer)使用比较普遍,CV领域SGD和momentum使用比较普遍,推荐领域比较杂,强化学习领域Adam使用比较普遍。 依据计算目标函...
对于SGD/MBGD而言,每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的,其函数图像与真实全集损失函数有所不同,所以其求解的梯度也含有一定的随机性,在鞍点或者局部最小值点的时候,震荡跳动,因为在此点处,如果是训练集全集带入即BGD,则优化会停止不动,如果是mini-batch或者SGD,每次找到的梯度都是不同的,就会发生...
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...
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...
SGD 在 ravines 的情况下容易被困住, ravines 就是曲面的一个方向比另一个方向更陡,这时 SGD 会发生震荡而迟迟不能接近极小值: 梯度更新规则: Momentum 通过加入 γv_t−1 ,可以加速 SGD, 并且抑制震荡 当我们将一个小球从山上滚下来时,没有阻力的话,它的动量会越来越大,但是如果遇到了阻力,速度就会...
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
Momentum SGD方法的一个缺点是,其更新方向全然依赖于当前的batch。因而其更新十分不稳定。 解决这一问题的一个简单的做法便是引入momentum。 momentum即动量,它模拟的是物体运动时的惯性,即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向。同一时候利用当前batch的梯度微调终于的更新方向。
SGD的动量（Momentum）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...