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SGD的动量(Momentum)算法

时间:2019-11-05 01:20:26      阅读:220      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:梯度下降   alt   image   blank   tar   方式   png   权重   sch   

引入动量(Momentum)方法一方面是为了解决“峡谷”和“鞍点”问题;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,导致无法离开这块平地。
  • 动量方法相当于把纸团换成了铁球;不容易受到外力的干扰,轨迹更加稳定;同时因为在鞍点处因为惯性的作用,更有可能离开平地。
  • 动量方法以一种廉价的方式模拟了二阶梯度(牛顿法)

技术图片

 Momentum 梯度下降法,就是计算了梯度的指数加权平均数,并以此来更新权重,它的运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法。

SGD的动量(Momentum)算法

标签:梯度下降   alt   image   blank   tar   方式   png   权重   sch   

原文地址:https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/11795660.html

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