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 ...
这是对之前的Momentum的一种改进,大概思路就是,先对参数进行估计,然后使用估计后的参数来计算误差 具体实现:需要:学习速率 , 初始参数 , 初始速率v, 动量衰减参数 每步迭代过程: ...
2020-04-01 19:05 0 736 推荐指数:
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 ...
一、牛顿法 对于优化函数\(f(x)\),在\(x_0\)处泰勒展开, \[f(x)=f(x_0)+f^{'}(x_0)(x-x_0)+o(\Delta x) \] 去其线性部分,忽略高阶无穷小,令\(f(x) = 0\)得: \[x=x_0-\frac{f(x_0)}{f ...
特点 相较于: 最优化算法3【拟牛顿法1】 BFGS算法使用秩二矩阵校正hesse矩阵的近似矩阵\(B\),即: \[B_{k+1}=B_k+\alpha\mu_k\mu_k^T+\beta\nu_k\nu_k^T \] 算法分析 将函数在\(x_{k+1}\)处二阶展开 ...
使用阻尼牛顿法求解: 利用Amijio非精确线搜索 初始点x0=[0,0]',经条件1e-6或n=2000 代码: %建立NTtest.m文件 clear all clc x0=[0,0]'; fun=@(x)100*(x(1)^2-x(2))^2+(x ...
1、写在最前: 在此只是简单在应用层面说明一下相关算法,严谨的数学知识,请大家参考最下面参考书目,后期有精力会进行细化,先占个坑。 2、基本知识: 泰勒展开式为: \[\begin{aligned} f(x) &=\frac{1}{0 !} f\left(x_ ...
注意修改原函数,一阶偏导函数,二阶偏导函 ...
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 ...
牛顿法(英语:Newton's method)又称为牛顿-拉弗森方法(英语:Newton-Raphson method),它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。 一般情况对于f(x)是一元二次的情况直接应用求根公式就可以 ...