动量与学习率衰减

最新推荐文章于 2025-03-08 20:00:00 发布
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动量

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取决于β参数的选取，根据矢量三角形法则，选取下次的运动方向。
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不加动量的情况下，方向变化比较尖锐，没有考虑历史变化的情况，且容易局部最优。
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加动量后，变化更加的缓和，依靠惯性，可能跳出局部最优解。
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学习率调整

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12-动量与学习率衰减
zqb_123的博客
12-27 115
1、不包含动量权重参数的更新函数：2、增加动量后权重参数的更新函数其中，α为学习率，β为动量。即考虑上一次权重方向的参数更新，如图所示3、实例4、pytorch中动量设置。
pytorch-解决过拟合之动量与学习率衰减
wyw0000的博客
04-26 966
解决过拟合之动量与学习率衰减
pytorch学习笔记（十五）————动量与学习率衰减
01-06
pytorch学习笔记（十五）————动量与学习率衰减目录动量学习率衰减 目录 动量 从形式上看， 动量算法引入了变量 z充当速度角色——它代表参数在参数空间移动的方向和速率。速度被设为负梯度的指数衰减平均。名称 动量（momentum），相当于引入动量前的梯度概念，指示着loss在参数空间下一步要下降的方向和大小。 其中wk+1w^{k+1}wk+1表示更新后权重；wkw^{k}wk表示更新前权重；zk+1z^{k+1}zk+1代表动量，，α表示学习率 从公式zk+1=βzk+▽f(wk)z^{k+1}=βz^{k}+▽f(w^{k})zk+1=βzk+▽f(wk)可以看出，zk+1z^{
动量、学习率、Early Stopping、Dropout
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动量和学习率 1、动量(momentum) 梯度更新： 动量： 其中Z表示的是前一次梯度的方向，根据矢量三角形法则，选取下次的运动方向。 不加动量的情况下，方向变化比较尖锐，没有考虑历史变化的情况，且容易局部最优。 加动量后，变化更加的缓和，依靠惯性，可能跳出局部最优解。 optimizer = SGD(learning_rate=0.02, momentum=0.9) optimizer = RMSprop(learning_rate=0.02, momentum=0.9) optimizer =
Pytorch：动量与学习率
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11-19 1522
（1）动量：momentum，也可以说是惯性 ,经过变为 也就是说，权值w现在不只想着的方向衰减，也向着的方向进行衰减。而可以推出是由推出的。 也就是现在w更新是当前衰减方向和之前衰减方向的惯性的结合。 在代码中设置momentum时 optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=learning_rate,momentum=args.momentum,weigh_decay=args.momentum) 对于优化器SGD是需要进行设置的，但是对于Adam优化
机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size
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本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习算法中，如何选取初始的超参数的值。（本文会不断补充）学习速率（learning rate，η）运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率η。下面讨论在训练时选取η的策略。 固定的学习速率。如果学习速率太小，则会使收敛过慢，如果学习速率太大，则
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05-23 976
PyTorch-06 (过拟合&欠拟合、Train-Val-Test划分、Regularization减轻防止overfitting、动量与学习率衰减、其他技巧Tricks（Early Stop,Dropout）)
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1、动量(momentum) 简述 一，优化器中的Momentum 主要是在训练网络时，最开始会对网络进行权值初始化，但是这个初始化不可能是最合适的；因此可能就会出现损失函数在训练的过程中出现局部最小值的情况，而没有达到全局最优的状态。 momentum的出现可以在一定程度上解决这个问题。动量来源于物理学，当momentum越大时，转换为势能的能量就越大，就越有可能摆脱局部凹区域，从而进入全局凹区域。momentum主要是用于权值优化。 二，bn层中的Momentum ⚠️这个momentum参
学习率与动量的关系：此涨彼消，以达到动态平衡
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选择适当大小的学习率和动量，太大会使loss振荡，太小不足以使loss达到最优值。 1、train_gluon_ch7(‘sgd’, {‘learning_rate’: 0.004, ‘momentum’: 0.99}, features, labels) loss: 0.301315, 0.176527 sec per epoch 2、train_gluon_ch7(‘sgd’, {‘lear...
34_pytorch,动量与lr衰减（momentum,learning rate）--学习笔记
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1.31.动量与学习率衰减 1.31.1.动量 1.31.2.学习率衰减 1.31.动量与学习率衰减 1.31.1.动量 （1）没有引入动量 （2）引入动量后 从图中可以看到，引入动量后loss函数更新的幅度减小，同时找到了全局最优解 （3）两种情况对比 （4）引入动量代码 1.31.2.学习率衰减 （1）三种情况下学习率对训练的影响 学习率过小，会使得收敛太慢，但是却可以收敛到极小值点 学习率过大，会使得目标函数甚至越来越大，或者始终在极小值点旁边徘徊，无法收敛到极小值点。但是前面收敛很快
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梯度更新的两个小技巧 momentum ,learn rate decay
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