momentum（动量梯度下降法）

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本文深入解析动量梯度下降法(momentum)，一种在深度学习中优化权重更新过程的技术。通过模拟物理动量概念，该方法积累并利用历史梯度信息，以加速收敛速度并提高模型训练效率。文中探讨了动量参数β的选择及其对最优学习率的影响。

动量中的速度就是梯度，目标是寻找最优权重，W

β的常用值为0.9，即可以一定意义上理解为平均了前10/9次的梯度。

 

momentum（动量梯度下降法）

 

momentum是模拟物理里动量的概念，积累之前的动量来替代真正的梯度。公式如下：

然而网上更多的是另外一种版本，即去掉（1-β），相当于上一版本上本次梯度的影响权值*1/(1-β) ，两者效果相当，只不过会影响一些最优学习率的选取

 

 

hellocsz
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