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
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