SGD的动量（Momentum）算法
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）
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）算法的更多相关文章
- Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (3)—— 优化算法的选择与使用策略
在前面两篇文章中,我们用一个框架梳理了各大优化算法,并且指出了以Adam为代表的自适应学习率优化算法可能存在的问题.那么,在实践中我们应该如何选择呢? 本文介绍Adam+SGD的组合策略,以及一些比较 ...
- 动量Momentum梯度下降算法
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 ...
- 简单认识Adam优化器
转载地址 https://www.jianshu.com/p/aebcaf8af76e 基于随机梯度下降(SGD)的优化算法在科研和工程的很多领域里都是极其核心的.很多理论或工程问题都可以转化为对目标 ...
- 深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论 ...
- 【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论 ...
- 机器学习中几种优化算法的比较（SGD、Momentum、RMSProp、Adam）
有关各种优化算法的详细算法流程和公式可以参考[这篇blog],讲解比较清晰,这里说一下自己对他们之间关系的理解. BGD 与 SGD 首先,最简单的 BGD 以整个训练集的梯度和作为更新方向,缺点是速 ...
- 神经网络优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam
1. SGD Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中,Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度,并用该梯度对模型 ...
- 优化方法：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam
参考: https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/76725843 1. SGD Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过 ...
- 深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化
补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmspr ...
随机推荐
- go 接收发送文件
package main import ( "fmt" "os" "net" "io" ) //发送文件内容 func ...
- matlab练习程序（贝塞尔曲线）
下面三个公式分别是一次.二次和三次贝塞尔曲线公式: 通用的贝塞尔曲线公式如下: 可以看出,系数是由一个杨辉三角组成的. 这里的一次或者二次三次由控制点个数来决定,次数等于控制点个数-1. 实现的效果如 ...
- Paper | Non-Local ConvLSTM for Video Compression Artifact Reduction
目录 1. 方法 1.1 框图 1.2 NL流程 1.3 加速版NL 2. 实验 3. 总结 [这是MFQE 2.0的第一篇引用,也是博主学术生涯的第一篇引用.最重要的是,这篇文章确实抓住了MFQE方 ...
- Paper | Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
目录 故事 Inception结构和思想 更进一步,以及现有的深度可分离卷积 Xception结构 实验 这篇论文写得很好.只要你知道卷积操作或公式,哪怕没看过Inception,也能看懂. 核心贡献 ...
- 海边拾贝-E-第三方专栏文章
收录一些优秀的专栏文章,或者解决某类知识点的文章: Linux高性能服务器编程:https://blog.csdn.net/gatieme/column/info/high-per-server ht ...
- argparse.ArgumentParser()用法解析
本博客主要本人学习记录用. 内容来源 于博客:https://blog.csdn.net/the_time_runner/article/details/97941409 argparse模块官方文档 ...
- V2Raｙ+WebSocket+TLS+Nginx 配置及使用
v2ray 是一个模块化的代理工具,支持 VMess,Socks,HTTP,Shadowsocks 等等协议,并且附带很多高级功能,HTTP,TLS 等等. 关键词限制,全文 v2ray 中的 y 为 ...
- skeleton在心意web上的实践
通过手动编写skeleton,在fetch数据时显示skeleton loading,数据拉取成功隐藏skeleton 先看下效果图 在component下创建页面对应的skeleton,然后通过在i ...
- 解决前后端调用，跨域二次请求Access-Control-Max-Age
发现前后端分离的项目中,前端发起一个请求到后端,在Chrome浏览器下面debug的时候,Network下面看到同一个url有两条请求,url有两条请求,第一条请求的Method为OPTIONS,第二 ...
- Docker入门学习及其安装
1.Docker是一个开源的应用容器引擎,基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源.Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级.可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器 ...