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：最優化算法Nesterov Momentum牛頓動量法
這是對之前的Momentum的一種改進,大概思路就是,先對參數進行估計,然后使用估計后的參數來計算誤差 具體實現:需要:學習速率 , 初始參數 , 初始速率v, 動量衰減參數 每步迭代過程: ...
2020-04-01 19:05 0 736 推薦指數：
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