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
- 【2019.8.12 慈溪模拟赛 T1】钥匙(key)(暴力DP)
暴力\(DP\) 这题做法很多,有\(O(n^2)\)的,有\(O(n^2logn)\)的,还有徐教练的\(O(nlogn)\)的,甚至还有\(bzt\)的二分+线段树优化建图的费用流. 我懒了点,反 ...
- Java实现输出“杨辉三角”
import java.util.Scanner; public class SumTrangles { public static void func(int n) { if (n < 0) ...
- springboot2.0 management.security.enabled无效
在1.5.x版本中通过management.security.enabled=false来暴露所有端点 在使用springcloud的时候,如果基于springboot2的版本的配置中心,无法使用SV ...
- 【Linux命令】at、crontab定时任务
crontab定时任务(周期性) 一.简介 通过crontab命令可以在固定的间隔执行系统指令或shell脚本 二.crontab配置文件: Linux下的任务调度分为两类:系统任务调度和用户任务调度 ...
- WIN7快速打开hosts方法
WIN7快速打开hosts方法 1直接运行C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 浏览选择notepad++打开即可 2打开notepad++打开 C:\Windo ...
- springboot2+shiro+jwt整合
参考:https://www.jianshu.com/p/ef0a82d471d2 https://www.jianshu.com/p/3c51832f1051 https://blog.csdn.n ...
- Kubernetes 静态PV使用
Kubernetes 静态PV使用 Kubernetes支持持久卷的存储插件:https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/persistent-volum ...
- LinqToSql
string connectionString = System.Configuration.ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConsoleA ...
- C# 关于使用JavaScriptSerializer 序列化与返序列化的操作
//开始解析 //引用 //using System.Web.Script.Serialization; JavaScriptSerializer js = new JavaScriptSerial ...
- 如何通过调优攻破 MySQL 数据库性能瓶颈?
一.前言 MySQL调优对于很多程序员而言,都是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰.在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优 ...