动量梯度下降法(gradient descent with momentum)
其实应该叫做指数加权平均梯度下降法。 ...
原文：基于动量(momentum)的梯度下降法
批梯度下降： 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。 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。 所以，我们实际上需要的是一些嘈杂的渐变。方向值的这种小偏差将使梯度跳出损失函数的局部最小值，并朝着全局最小值继续更新。 鞍点：损失函数存在梯度为 的区域 ...
2020-11-30 14:20 0 1258 推荐指数：
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