Momentum（動量）方法的python實現
Momentum方法可以說是對SGD的進一步優化，細節可以參考這里 這里用python對其進行簡單實現，如下： 同樣的收斂條件，速度確實比MBGD要快，用的次數更少 結果： ...
原文：深度學習Momentum(動量方法)
轉自：http: blog.csdn.net bvl article details 先上結論： .動量方法主要是為了解決Hessian矩陣病態條件問題 直觀上講就是梯度高度敏感於參數空間的某些方向 的。 .加速學習 .一般將參數設為 . , . ，或者 . ，分別表示最大速度 倍， 倍， 倍於SGD的算法。 .通過速度v，來積累了之前梯度指數級衰減的平均，並且繼續延該方向移動： 再看看算法： 動 ...
2017-10-12 21:54 0 2521 推薦指數：
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