动量梯度下降法

原创 已于 2022-03-12 10:03:31 修改 · 550 阅读 · 1 ·
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#batch #深度学习 #神经网络

于 2022-03-12 10:03:07 首次发布
动量梯度下降法通过引入历史梯度的加权平均，减少了梯度下降过程中的震荡，加快收敛速度。通常设置β为0.9，这里的Vdw和Vdb表示速度，dw和db则代表加速度，这种优化方法有助于在训练深度学习模型时更有效地寻找最小值。

在这里插入图片描述当我们使用BGD或mini-batch算法时，我们会发现梯度的下降如上图所示是来回起伏的，这样在计算到最小值时仍然需要一定的时间，现在想要消除减缓这个波动，就用到了动量梯度下降法。
在这里插入图片描述
一般β取0.9，这和我们之前提过的指数加权平均相同，用过去的平均值和现在的值共同决定。Vdw和Vdb相当于是速度，dw和db相当于是加速度

动量梯度下降法 Momentum
南淮北安的博客
09-15 2274
动量梯度下降法是对梯度下降法的一种优化算法，该方法学习率可以选择更大的值，函数的收敛速度也更快。 梯度下降法就像下面这张图，通过不断的更新 w与b，从而让函数移动到红点，但是要到达最优解，需要我们不断的迭代或者调整学习率来达到最后到达最优解的目的。 但是调大学习率会导致每一次迭代的步长过大，也就是摆动过大，误差较大。调小学利率会让迭代次数增加。而增加迭代次数则明显的增加了训练时间。 动量梯度下降法...
深度学习基础—动量梯度下降法
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08-19 708
如上图，损失函数的最小值是红点，椭圆是损失函数的图像，梯度下降法就像蓝线和紫线（学习率高，因此计算容易超出范围）一样，摆动着朝最小值移动。结合开始的图可以发现，对于y轴方向，正负值抵消，梯度的估计值接近0，因此减小了摆动，而x轴方向微分始终朝向最小值方向，因此优化更加平缓的向最小值方向移动，因此减少了计算，加快了收敛速度。不加偏差修正的原因是b=0.9表示平均了10次的梯度，我们不需要准确估计网络初期的梯度，而10次迭代后就已经越过了这个时期，此时预估的梯度是比较准确的，因此不需要偏差修正。
动量梯度下降法(gradient descent with momentum)
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简介 动量梯度下降法是对梯度下降法的改良版本，通常来说优化效果好于梯度下降法。对梯度下降法不熟悉的可以参考梯度下降法，理解梯度下降法是理解动量梯度下降法的前提，除此之外要搞懂动量梯度下降法需要知道原始方法在实际应用中的不足之处，动量梯度下降法怎样改善了原来方法的不足以及其具体的实现算法。依次从以下几个方面进行说明： 小批量梯度下降法(mini-batch gradient descent) 指数...
动量梯度下降法： Gradient Descent With Momentum
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动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum）
bestrivern的博客
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如果你要优化成本函数，函数形状如图，红点代表最小值的位置，假设你从这里（蓝色点）开始梯度下降法，如果进行梯度下降法的一次迭代，无论是batch或mini-batch下降法，都要进行如图所示的波动，慢慢摆动到最小值，这种上下波动减慢了梯度下降法的速度，你就无法使用更大的学习率，如果你要用较大的学习率（紫色箭头），结果可能会偏离函数的范围，为了避免摆动过大，你要用一个较小的学习率。 另一个看待问...
BP-NET.rar_5输入 1输出 bp_Momentum BP_动量梯度下降_梯度下降法
09-24
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动量梯度下降算法
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上篇文章介绍了指数加权平均，这篇文章介绍在此基础上介绍一下动量梯度下降算法。 所谓动量梯度下降算法，简言之就计算梯度的指数加权平均，然后使用这个梯度来更新权重，下面我们来详细解释这句话。 我们在使用梯度下降算法更新权重时，希望损失函数能减小直到最优值。我们可以在一副等高线图中，画出损失函数随着迭代次数增加而减小的路径，即如下图所示： 图中红点为最优点，蓝线为损失函数的减小路径，从图中左侧出发...
matlab_BP神经网络的动量梯度下降算法
07-13
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神经网络基础-神经网络补充概念-47-动量梯度下降法
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08-17 1727
动量梯度下降法（Momentum Gradient Descent）是一种优化算法，用于加速梯度下降的收敛速度，特别是在存在高曲率、平原或局部最小值的情况下。动量法引入了一个称为“动量”（momentum）的概念，它模拟了物体在运动中积累的速度，使得参数更新更具有惯性，从而更平稳地更新参数并跳过一些不必要的波动。动量梯度下降法可以帮助算法跳过较为平坦的区域，加速收敛，并减少参数在局部最小值附近的震荡。4更新速度：根据当前梯度和先前速度，计算新的速度。5更新参数：根据新的速度，更新模型的参数。
动量梯度下降法Momentum
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03-01 6848
转载请注明出处，原文地址 前言 动量梯度下降法是对梯度下降法的一种优化算法，该方法学习率可以选择更大的值，函数的收敛速度也更快。梯度下降法就像下面这张图，通过不断的跟新w与b，从而让函数移动到红点，但是要到达最优解，需要我们不断的迭代或者调整学习率来达到最后到达最优解的目的。但是调大学习率会导致每一次迭代的步长过大，也就是摆动过大，误差较大。调小学利率会让迭代次数增加。而增加迭代次数则明显的增加了...
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