基於動量(momentum)的梯度下降法
批梯度下降： 1）采用所有數據來梯度下降，在樣本量很大的時，學習速度較慢，因為處理完全部數據，我們僅執行了一次參數的更新。 2）在學習過程中，我們會陷入損失函數的局部最小值，而永遠無法達到神經網絡獲得最佳結果的全局最優值。這是因為我們計算的梯度大致相同 ...
原文：梯度下降-Momentum
總結： 梯度下降算法中，學習率太大，函數無法收斂，甚至發散，如下圖。學習率足夠小，理論上是可以達到局部最優值的 非凸函數不能保證達到全局最優 ，但學習率太小卻使得學習過程過於緩慢，合適的學習率應該是能在保證收斂的前提下，能盡快收斂。對於深度網絡中，參數眾多，參數值初始位置隨機，同樣大小的學習率，對於某些參數可能合適，對另外一些參數可能偏小 學習過程緩慢 ，對另外一些參數可能太大 無法收斂，甚至發 ...
2016-07-18 20:51 0 12389 推薦指數：
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