基于动量(momentum)的梯度下降法
批梯度下降： 1）采用所有数据来梯度下降，在样本量很大的时，学习速度较慢，因为处理完全部数据，我们仅执行了一次参数的更新。 2）在学习过程中，我们会陷入损失函数的局部最小值，而永远无法达到神经网络获得最佳结果的全局最优值。这是因为我们计算的梯度大致相同 ...
原文：梯度下降-Momentum
总结： 梯度下降算法中，学习率太大，函数无法收敛，甚至发散，如下图。学习率足够小，理论上是可以达到局部最优值的 非凸函数不能保证达到全局最优 ，但学习率太小却使得学习过程过于缓慢，合适的学习率应该是能在保证收敛的前提下，能尽快收敛。对于深度网络中，参数众多，参数值初始位置随机，同样大小的学习率，对于某些参数可能合适，对另外一些参数可能偏小 学习过程缓慢 ，对另外一些参数可能太大 无法收敛，甚至发 ...
2016-07-18 20:51 0 12389 推荐指数：
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