Momentum（动量/冲量）的理解及应用

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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_gr…

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(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的. 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法. 4.通过速度v,来积累了之前梯度指数级衰减的平均,并且继续延该方向移动: 再看看算法: 动量算法直观效果解释: 如图所示,红色为SG…

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(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大.二.momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momen…

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,指标判断盘整.振荡和单边趋势. 公式: 一.先决定股价趋势(Directional Movement,DM)是上涨或下跌: “所谓DM值,今日股价波动幅度大于昨日股价波动幅部分的最大值,可能是创高价的部分或创低价的部分:如果今日股价波动幅度较前一日小,则DM = 0.” 若股价高点持续走高,为上涨趋势…

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.但是按照某类分布随机初始化网络权值时,存在一些不确定因素,并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态.不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值,达不到全局最优的状态.因此,如何消除这种不确定性,是训练深度网络是必须解决的一个问题. momentum 动…