動(dòng)量梯度下降法（Momentum），這也是另外一個(gè)，有可能可以對(duì)抗SaddlePoint，或LocalMinima的技術(shù)。可以想像成在物理的世界里，假設(shè)ErrorSurface就是真正的斜坡，而參數(shù)是一個(gè)球，把球從斜坡上滾下來(lái)。如果是Gradie...
梯度下降法（英語(yǔ)：Gradientdescent）是一個(gè)一階最優(yōu)化算法，通常也稱(chēng)為最陡下降法。要使用梯度下降法找到一個(gè)函數(shù)的局部極小值，必須向函數(shù)上當(dāng)前點(diǎn)對(duì)應(yīng)梯度（或者是近似梯度）的反方向的規(guī)定步長(zhǎng)距離點(diǎn)進(jìn)行迭代搜索。如果相...
當(dāng)梯度與沖量方向一致時(shí)，沖量項(xiàng)會(huì)增加，而相反時(shí)，沖量項(xiàng)減少，因此沖量梯度下降算法可以減少訓(xùn)練的震蕩過(guò)程。有時(shí)候，沖量梯度下降算法也可以按下面方式實(shí)現(xiàn)：此時(shí)我們就可以清楚地看到，所謂的沖量項(xiàng)其實(shí)只是梯度的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)...
借用物理中的動(dòng)量概念，它模擬的是物體運(yùn)動(dòng)時(shí)的慣性，即更新的時(shí)候在一定程度上保留之前更新的方向，同時(shí)利用當(dāng)前batch的梯度微調(diào)最終的更新方向。這樣一來(lái)，可以在一定程度上增加穩(wěn)定性，從而學(xué)習(xí)地更快，并且還有一定擺脫局部最...
動(dòng)量法、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam在7.2節(jié)（梯度下降和隨機(jī)梯度下降）中我們提到，目標(biāo)函數(shù)有關(guān)自變量的梯度代表了目標(biāo)函數(shù)在自變量當(dāng)前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。在每次...
梯度下降算法是一種最優(yōu)化算法?；驹硎牵和ㄟ^(guò)不斷迭代調(diào)整參數(shù)來(lái)使得損失函數(shù)的值達(dá)到最小。每次迭代都會(huì)根據(jù)當(dāng)前的參數(shù)來(lái)計(jì)算損失函數(shù)的梯度，然后沿著梯度的反方向調(diào)整參數(shù)，使得損失函數(shù)的值變小。具體來(lái)說(shuō)，每次迭代都會(huì)...
梯度下降法可能會(huì)停滯到平原、鞍點(diǎn)和局部最優(yōu)點(diǎn)（在這三個(gè)點(diǎn)梯度均為0），因此帶動(dòng)量的梯度下降法能依靠之前的梯度值，“沖過(guò)平原、鞍點(diǎn)和局部最優(yōu)點(diǎn)”，提高泛化性。參考：知乎專(zhuān)欄-動(dòng)量，簡(jiǎn)述動(dòng)量csdnAdagard...
"梯度下降算法"是一種常用的最優(yōu)化算法，它的基本思想是通過(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)，以達(dá)到在訓(xùn)練集上預(yù)測(cè)效果盡可能優(yōu)秀的目的。具體而言，梯度下降算法的工作過(guò)程如下：首先，選擇一組初始的參數(shù)。然后，計(jì)算...
是在Polyak提出動(dòng)量法后(雙關(guān)：Polyak勢(shì))頭正盛），一個(gè)使用Nesterov加速梯度下降法(Sutskeveretal.,2013)的類(lèi)似更新方法也被實(shí)現(xiàn)了。此更新方法使用V，即我稱(chēng)之為投影梯度的指數(shù)移動(dòng)平均值。其中且V初始化為0。第...
6.動(dòng)量?jī)?yōu)化法(Momentum)動(dòng)量?jī)?yōu)化法主要是在SGD的基礎(chǔ)上,加入了歷史的梯度更新信息或者說(shuō)是加入了速度更新.SGD雖然是很流行的優(yōu)化算法,但是其學(xué)習(xí)過(guò)程很慢,因?yàn)榭偸且酝瑯拥牟介L(zhǎng)沿著梯度下降的方向.所以動(dòng)量是為了加速學(xué)習(xí)的...
2024/6/26
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