深度学习Momentum(动量方法)
转自：http://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621 先上结论： 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 ...
原文：深度学习中momentum参数的作用
训练网络时，通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化，合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快，从而获得更好的优化结果。但是按照某类分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态。不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值，达不到全局最优的状态。因此，如何消除这种不确定性，是训练深度网 ...
2021-08-26 17:04 0 135 推荐指数：
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