动量法用过去梯度的平均值来替换梯度,这大大加快了收敛速度 对于无噪声梯度下降和嘈杂的随机梯度下降,动量法都是可取的 动量法可以防止在随机梯度下降的优化过程中停滞的问题 由于对过去的数据进行了指数降权,有效梯度为$\frac{1}{1-\beta}$ 在凸二次问题中,可以对动量法进行明确而详细的分析 动量法的实现非常简...
冲量法也是在实际应用中使用比较多的算法 冲量法使用平滑过的梯度对权重更新 在小批量随机梯度下降的时候,梯度还是会有比较大的抖动,特别是当整个目标函数比较复杂的时候 真实数据的损失函数是不平滑的,在一个不那么平滑的平面上做优化的时候,梯度的变化趋势就有点类似
一阶梯度下降法:小批量梯度下降算法、带动量法的小批量梯度下降算法、自适应梯度法(Adagrad、RMSProp、Adam) 二阶梯度下降法:牛顿法、拟牛顿法 (2)启发式优化方法:启发式优化方法种类繁多,经典算法有模拟退火方法、遗传算法、蚁群算法以及粒子群算法等等。但这些方法与问题本身联系紧密,通用性较差。 所以在深度学习中,...
动量法的提出主要是为了优化在多变量目标函数中不同自变量梯度下降过程中更新速度快慢不均的问题,并且使目标函数向最优解更快移动。 目录 1. 梯度下降中的问题 2. 动量法介绍及原理 2.1 动量法的数学解释---指数加权移动平均 2.2 由指数加权移动平均理解动量法 3. 从零实现动量法 4. 基于Pytorch简洁实现动量法 ...
在深度学习中,优化算法的选择至关重要。其中,动量(Momentum)方法是一种广泛使用的优化策略,旨在解决Hessian矩阵病态条件问题,提高学习速度。本文将通过生动的语言和实例,详细解析动量方法的原理、应用和优势。
动量法是一种优化算法，旨在解决在随机梯度下降过程中学习率选择的挑战。在执行优化时，仅在嘈杂的梯度可用时，动量法通过引入加权平均梯度的概念，帮助算法更快、更稳定地收敛。动量法的基础是泄露平均值，它结合了长期平均值和对梯度的轻微修正。这种方法通过计算过去梯度的加权平均，使算法能够实现对单...
深度学习优化算法-动量法, 视频播放量 269、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 4, 视频作者 西谬后折, 作者简介 磨刀耽误砍柴功,相关视频:人工智能-非线性优化算法1-框架,深度学习优化算法-牛顿法,深度学习优化算法-AdaGrad,深度学习数值算法-一
算法是一种结合了动量法和RMSProp算法的优化算法,它综合了两者的优点,既考虑了梯度的一阶矩估计(均值),又考虑了梯度的二阶矩估计(方差)。Adam算法不仅可以自适应地调整学习率,还可以有效地处理稀疏梯度和非平稳目标。 在Adam算法中,每个参数都有自己的自适应学习率,根据梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来更新参数。
简述动量Momentum梯度下降 梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。 在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中,参数的更新是按照如下公式进行的: W = W - αdW b = b - αdb 其中α是学习率,dW、db是cost function对w和b的偏导数。 随机梯度下降和批梯度下降的区别只是输入的数据...
动量的作用就是将参数更新变为当前梯度和过去梯度的加权和。 动量的作用是什么?🌟由于当前的梯度只占参数更新的一部分,动量优化过程能够减少mini-batch中噪音的影响,使得优化轨迹更加稳定。这样一来,算法就能更高效地找到全局最优解。 总结动量梯度下降法通过结合当前梯度和过去梯度来稳定优化过程,减少噪音对参数更新...