最优化算法动量法Momentum
动量法的结论： 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，来积累了之间梯度指数级 ...
原文：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 ，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 ...
2019-11-04 23:12 0 2560 推荐指数：
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