動量梯度下降法(gradient descent with momentum)
其實應該叫做指數加權平均梯度下降法。 ...
原文：基於動量(momentum)的梯度下降法
批梯度下降： 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。 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。 所以，我們實際上需要的是一些嘈雜的漸變。方向值的這種小偏差將使梯度跳出損失函數的局部最小值，並朝着全局最小值繼續更新。 鞍點：損失函數存在梯度為 的區域 ...
2020-11-30 14:20 0 1258 推薦指數：
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