最優化算法動量法Momentum
動量法的結論： 1.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。 2.加速學習 3.一般將參數設為0.5,0.9，或者0.99，分別表示最大速度2倍，10倍，100倍於SGD的算法。 4.通過速度v，來積累了之間梯度指數級 ...
原文：SGD的動量（Momentum）算法
引入動量 Momentum 方法一方面是為了解決 峽谷 和 鞍點 問題 一方面也可以用於SGD 加速，特別是針對高曲率 小幅但是方向一致的梯度。 如果把原始的 SGD 想象成一個紙團在重力作用向下滾動，由於質量小受到山壁彈力的干擾大，導致來回震盪 或者在鞍點處因為質量小速度很快減為 ，導致無法離開這塊平地。 動量方法相當於把紙團換成了鐵球 不容易受到外力的干擾，軌跡更加穩定 同時因為在鞍點處因為 ...
2019-11-04 23:12 0 2560 推薦指數：
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