Momentum(动量/冲量)的理解及应用
1. 基本概念(Momentum vs SGD)
Momentum 用于加速 SGD(随机梯度下降)在某一方向上的搜索以及抑制震荡的发生。
GD(gradient descent)
θt=θt−1−η∇Jθ(θ)⇒θ=θ−η∇J(θ)for i in range(num_epochs):
params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params)
params = params - learning_rate * params_gradSGD(stochastic gradient descent)
θt=θt−1−η∇Jθ(θ;x(i),y(i))⇒θ=θ−η∇J(θ;x(i),y(i))for i in range(num_epochs):
np.random.shuffle(data)
for example in data:
params_grad = evaluate_gradient(loss_function, example, params)
params = params - learning_rate * params_gradMomentum(冲量/动量)
vt=γvt−1+η∇θJ(θ)θ=θ−vtfor i in range(num_epochs):
params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params)
v = gamma*v + learning_rate*params_grad
params = params - vγ 即为此处的动量,要求 γ<1,一般取 γ=0.9 或者更小的值,如本文第二节所示,还可以在迭代过程中设置可变的 γ
2. 可变动量设置
maxepoch = 50;
initialmomentum = .5;
finalmomentum = .9;
for i = 1:maxepoch
...
if i < maxepoch/2
momentum = initialmomentum
else
momentum = finalmomentum
end
...
end
Momentum(动量/冲量)的理解及应用的更多相关文章
- 深度学习Momentum(动量方法)
转自:http://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621 先上结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲 ...
- weight decay(权值衰减)、momentum(冲量)和normalization
一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularizat ...
- talib 中文文档(八): Momentum Indicator Functions 动量指标
Momentum Indicator Functions ADX - Average Directional Movement Index 函数名:ADX 名称:平均趋向指数 简介:使用ADX指标,指 ...
- 深度学习网络结构中超参数momentum了解
训练网络时,通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化,如:高斯分布.初始化权值操作对最终网络的性能影响比较大,合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快,从而获得更好的优化结果. ...
- 优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW,LazyAdam)
优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW,LazyAdam) 2019年05月29日 01:07:50 糖葫芦君 阅读数 455更多 ...
- 85-Momentum 动量指标.(2015.7.3)
Momentum 动量指标 动量数值就是当天价格同前几个时段的价格的比率 MOMENTUM = CLOSE(i)/CLOSE(i-N)*100 注解: CLOSE(i) - 当前柱形的收市价格: CL ...
- [深度学习] pytorch学习笔记(3)(visdom可视化、正则化、动量、学习率衰减、BN)
一.visdom可视化工具 安装:pip install visdom 启动:命令行直接运行visdom 打开WEB:在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二.使 ...
- bp神经网络及matlab实现
本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例 本文以Fisher的Iris数据集 ...
- 从Random Walk谈到Bacterial foraging optimization algorithm(BFOA),再谈到Ramdom Walk Graph Segmentation图分割算法
1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近 ...
随机推荐
- JS概述
从Asp.NET跨越到JavaScript.这既是一个新的领域也是一个非常熟悉的地方,新是由于不知道什么是JavaScript,首先来了解一下什么是JavaScript. ...
- 9 abstract 和 Virtual 之间的差别
(1) abstract方法没有详细的实现.同一时候必须被覆写 (2) 虚(Virtual)方法能够没有详细的实现,也不一定必须覆写(虚方法定义时,能够没有详细的实现代码,可是必须创建方法体:即必须有 ...
- 芯片TPS70925
TPS70925电源芯片 从上图中可以看出EN脚是使能脚,并且是高使能,低失能. tps70925的典型用法: 这个芯片有很多封装,我们用的是第一个:
- JNI各种环境下编译方法及初期出错分析
转自 https://www.cnblogs.com/xyang0917/p/4172490.html 第五步.将C/C++代码编译成本地动态库文件 动态库文件名命名规则:lib+动态库文件名+后缀( ...
- linux内核头文件 cdev.h 解析
遇到一个内核API--cdev_init 就找到这里来了. #ifndef _LINUX_CDEV_H #define _LINUX_CDEV_H #include <linux/kobject ...
- Mac 环境下svn服务器的配置
Mac 环境下svn服务器的配置 本文目录 • 一.创建代码仓库,用来存储客户端所上传的代码 • 二.配置svn的用户权限 • 三.使用svn客户端功能 在Windows环境中,我们一般使用Torto ...
- Android之怎样用代码使编辑框等组件显示为圆角
圆角button实现 圆角button大家很常见.有时候你可能会使用ps来加工圆角图片来实现想要的效果, 今天通过简短的代码来达到这样的效果.(由于这个跟project无关.仅仅是一种效果,所以我就单 ...
- BestCoder Round #11 (Div. 2) 前三题题解
题目链接: huangjing hdu5054 Alice and Bob 思路: 就是(x,y)在两个參考系中的表示演全然一样.那么仅仅可能在这个矩形的中点.. 题目: Alice and Bob ...
- Qt浅谈之一:内存泄露(总结),对于QWidget可以setAttribute(Qt::WA_DeleteOnClose),而且绝对不能手动删除栈上的对象
一.简介 Qt内存管理机制:Qt 在内部能够维护对象的层次结构.对于可视元素,这种层次结构就是子组件与父组件的关系:对于非可视元素,则是一个对象与另一个对象的从属关系.在 Qt 中,在 Qt 中,删除 ...
- swift开发网络篇—利用NSURLSession 发送GET和POST请求
说明:本文示例代码发送的请求均为http请求,需要对info.plist文件进行配置.如何配置,请参考https://github.com/HanGangAndHanMeimei/iOS9Adapta ...