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 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳。
动量（Momentum）方法是一种在深度学习中广泛使用的优化策略，它通过引入动量项来加速梯度下降算法的收敛并...
总的来说，Momentum是一个在随机梯度下降（SGD）基础上进行改进的优化技术，它的引入使得算法在寻找损失函数极小值的过程中，具有了一定的“惯性”。直观地，可以将其理解为轻球（SGD）与重球（Momentum）在梯度下降过程中的行为对比。重球因具有惯性，相较于轻球，更不容易在陡峭的梯度变化中快速改变...
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 SGD是深度学习中最常见的优化方法之一,虽然是最常使用的优化方法,但是却有不少常见的问题。 learning rate不易确定,如果选择过小的话,收敛速度会很慢,如果太大,loss function就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learning rate都是相同的,如果数据是稀疏的,则希望出现频率低的特征进行大一点的更新。
torch中的SGD具有momentum参数,并且其具有momentum_buffer,paddle优化器只有Momentum具有momentum参数,paddle中利用dir(opt_pfc)查询如下: module_partial_fc = PartialFC( rank=rank, resume=0, batch_size=cfg.batch_size, margin_softmax=margin_softmax, num_classes=cfg.num_classes, sample_rate=cfg.sample_rat...
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。
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...
**Momentum是一种有助于在相关方向上加速SGD***收敛(***加速学习)**并抑制振荡的方法。Momentum具有抑制梯度变化的效果,进而抑制搜索空间中每个新点的步长。如下图所示,截图来自:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf Momentum是梯度下降优化算法的扩展,通常称为带动量的梯度下降。它旨在加速优化过程,例如减少达到...
SGD（Stochastic Gradient Descent）通过在每个样本上计算梯度，实现了在线学习和加速收敛。它通过动量概念（Momentum）进一步提升了性能，使优化过程更加平稳和快速。NAG（Nesterov Accelerated Gradient）则在SGD基础上引入了前瞻思维，即在计算梯度前预测并考虑下一步动作的方向，以优化路径。AdaGrad、RMSProp、...