参见:http://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb,这个博客里有冲量的python实现的代码和讲解

“冲量”这个概念源自于物理中的力学,表示力对时间的积累效应。

在普通的梯度下降法x += v中,每次x的更新量vv = - dx * lr,其中dx为目标函数func(x)x的一阶导数,。
当使用冲量时,则把每次x的更新量v考虑为本次的梯度下降量- dx * lr与上次x的更新量v乘上一个介于[0, 1]的因子momentum的和,即v = - dx * lr + v * momemtum
从公式上可看出:

  • 当本次梯度下降- dx * lr的方向与上次更新量v的方向相同时,上次的更新量能够对本次的搜索起到一个正向加速的作用。
  • 当本次梯度下降- dx * lr的方向与上次更新量v的方向相反时,上次的更新量能够对本次的搜索起到一个减速的作用。

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