Deep Learning 最优化方法之Nesterov(牛顿动量)

最新推荐文章于 2024-06-19 09:04:52 发布
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#深度学习 #优化

本文深入探讨了Nesterov动量法在深度学习最优化中的应用，作为Momentum的一个变种，它通过在计算梯度前先使用当前速度更新参数，引入了矫正因子，从而在梯度下降法中提高了误差收敛速度。然而，在随机梯度下降法（SGD）中，Nesterov并未展现出优势。

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综述：神经网络的优化-优化器，动量，自适应学习率，批量归一化
MrCharles在优快云
01-09 1万+
综述：神经网络的优化-优化器，动量，自适应学习率，批量归一化 在本文中，我将讨论与神经网络优化有关的以下概念： 优化面临的挑战 动量 适应性学习率 参数初始化 批量归一化 优化面临的挑战 当谈论神经网络中的优化时，我们其实是在讨论非凸优化问题(non-convex optimization)。 与之对应，凸优化(Convex optimization)中，...
优化法——动量法
大脸猫的博客
03-13 1319
动量梯度下降（Gradient Descent With Momentum），简称为动量方法（Momentum），运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，并且能够解决随机梯度下降所遇到的山谷震荡以及鞍部停滞问题，这部分内容请阅读上一篇博客梯度下降算法。 根据梯度下降算法的参数更新公式： 参数的更新仅仅取决于当前位置的梯度以及步长，试想一下这样一个情境：我们将某一个物品往山谷里丢，在梯度下降算法的规则下，该物品仅仅收到当前触碰在它身上的力，而忽略其他的力，例如重力、空气阻力等等。我们可以把它想象成一张
深度学习笔记之优化算法(四)Nesterov动量方法的简单认识
静静的学习就好
10-08 3010
上一节对动量法进行了简单认识，本节将介绍Nesterov动量方法。
Nesterov加速梯度算法
最新发布
Hilda121的博客
06-19 1794
Nesterov加速梯度算法（Nesterov Accelerated Gradient，简称NAG）是优化领域中一种改进的梯度下降方法，由Yurii Nesterov于1983年提出。该算法的核心思想是在计算当前梯度之前，先使用上一次的动量更新进行预测，从而加速梯度下降的收敛速度。
深度学习——Nesterov方法的学习笔记
墨门
12-04 2474
（由于Nesterov方法有多种不同的实现方法，这里我们采用的是PyTorch的官方文档中给出的公式，这个公式是我根据PyTorch中原始公式进行相应扩展得出的） 其公式如下： vt+1=μ∗vt+α∗gtpt+1=pt−lr∗(vt+1+α∗gt) v_{t+1} = \mu*v_{t} + \alpha*g_{t}\\ p_{t+1} = p_t - lr*(v_{t+1} + \alpha...
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（加入Nesterov动量的误差反向传播算法）
weixin_42051846的博客
03-27 785
本文主要介绍了反向传播算法中的加入Nesterov动量的误差反向传播算法，同时以神经网络数据预测为例对它的实现过程进行了说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
Deep Learning 最优化方法之SGD
BVL的博客
05-21 1万+
本文是Deep Learning 之 优化方法系列文章的SGD方法。主要参考Deep Learning 一书。在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（独立同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。先上一些结论：1.SGD应用于凸问题时，k次迭代后泛化误差的数量级是O(1/sqrt(k))，强凸下是O(1/k)。2.理论上GD比SG
如何使用Nesterov加速梯度下降实现高效深度学习模型
AI天才研究院
07-19 4286
作者：禅与计算机程序设计艺术 深度学习（Deep Learning）是一个基于神经网络的机器学习方法，它可以用来解决复杂的分类任务、回归问题等多种问题。而近年来随着深度学习的火爆，越来越多的人在研究如何更好地训练深度学习模型。其中一种较为有效的方法就是采用Nesterov加速梯度下降（NAG）算法。本文将会详细阐述其原理、算法及其具体应用
优化方法总结比较(SGD,Momentum,Nesterov,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Adamax,Nadam,DFP,BFGS)
瑾瑜将将的专栏
04-08 875
随机梯度下降法 Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中，BGD算法用整个训练集的数据计算loss的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新： θt+1=θt+Δθ,Δθ=−η∗gt\theta_{t+1}=\theta_{t}+\Delta\theta, \Delta\theta=-\eta * g_{t}θt+1​=θt​+Δθ,Δθ=−η∗gt​ 优点 loss若为凸函...
Nesterov Momentum
jiongjiong 的专栏
08-09 1244
x_ahead = x + mu * v # evaluate dx_ahead (the gradient at x_ahead instead of at x) v = mu * v - learning_rate * dx_ahead x += v => x_prev = x v_prev = v x_ahead = x_prev+ mu * v_prev v = mu * v_...
【优化算法】Nesterov算法
weixin_43872912的博客
03-31 6695
首先Nesterov动量优化算法是Momentum优化算法的一种改进。 比较这两个算法的算法步骤，基本都一样，差别就在于应用临时更新这一句即先用当前的速度v先更新一遍参数，这样做后，Nesterrov算法比Momentum算法更新更快，因为在每一次更新的时候都是基于当前速度和梯度的更新，那我在求梯度之前就先进行一次对于当前速度的更新，就会加快收敛速度。 # coding=utf-8 """ 基于小批量梯度下降来实现的Nesterov 参考：https://blog.youkuaiyun.com/bvl1010111
线性回归之Nesterov梯度下降（nesterov）
热门推荐
legalhighhigh的博客
08-01 1万+
对于梯度下降，只能说：没有最可怕，只有更可怕。 当动量梯度下降出来之后不久，就有大神再次提出nesterov梯度下降的方法，也是继承了动量梯度的思修，但是它认为，即使当前的梯度为0，由于动量的存在，更新梯度依然会存在并继续更新w。 而继续当前点w的梯度是不太有意义的，有意义的是，假设下一个点w（仅靠动量滚到下一个点的w）的梯度方向才是决定当前梯度的重要因素。 举个通俗的例子就是，你在下坡时，...
Nesterov牛顿动量法
胭脂草的ABC博客
11-24 1367
先上结论： 1.Nesterov是Momentum的变种。 2.与Momentum唯一区别就是，计算梯度的不同，Nesterov先用当前的速度v更新一遍参数，在用更新的临时参数计算梯度。 3.相当于添加了矫正因子的Momentum。 4.在GD下，Nesterov将误差收敛从O（1/k），改进到O(1/k^2) 5.然而在SGD下，Nesterov并没有任何改进 具体算法如下所示： ...
Nesterov Momentum牛顿动量法
zrh_优快云的博客
07-30 2876
Nesterov Momentum 这是对之前的Momentum的一种改进,大概思路就是,先对参数进行估计,然后使用估计后的参数来计算误差 具体实现:  需要:学习速率 ϵ, 初始参数 θ, 初始速率v, 动量衰减参数α 每步迭代过程:  1. 从训练集中的随机抽取一批容量为m的样本{x1,…,xm},以及相关的输出yi 2. 计算梯度和误差,并更新速度v和参数θ:        注意在估...
Nesterov 加速算法
yqy_0319的博客
11-12 5171
Nesterov 加速算法的介绍~
Nesterov加速算法
luzhanbo207的博客
03-02 3498
Nesterov加速算法 上一届分析了近似点梯度法的收敛速度：如果光华部分的梯度是利普西茨连续的，则目标函数的收敛速度可以达到O1kO{\frac{1}{k}}Ok1​，一个自然的问题是如果仅用梯度信息，我们能不能取得更快的收敛速度。Nesterov分别再1983年、1988年和2005年提出了三种改进的一阶算法，收敛速度能到达O(1k2)O({1}{k^2})O(1k2)。实际上，这三种算法都可以应用到近似点梯度算法上。再Nesterov加速算法再但是并没有引起太多的关注。但几年来，随着数据量的增大，牛顿
机器学习笔记——梯度下降优化方案（
dzc_go的博客
10-31 1690
机器学习笔记——梯度下降优化方案一、梯度下降粒度优化1.1 Batch gradient descent1.2 Stochastic gradient descent1.3 Mini-batch gradient descent1.4 三种方法的代码分析二、梯度下降参数优化2.1 步长与梯度的关系2.2 AdaGrad 与 RMSProp2.4 AdaDelta2.5 Momentum 与 Nesterov Momentum2.6 Adam2.7 AdaBelief 一、梯度下降粒度优化 1.1 Batch
最优化方法课程：牛顿法与共轭梯度法解析
除了上述提到的三种优化方法外，最优化方法还包括但不限于拟牛顿法（如DFP、BFGS）、线搜索方法（如黄金分割法、回溯线搜索）、梯度下降法、随机梯度下降法（SGD）及其变种（如带动量的SGD、Nesterov加速梯度法）等...
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