带有动量的梯度下降的优势

最新推荐文章于 2025-04-18 12:15:36 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 优化 梯度下降
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普通的梯度下降算法在寻找最优解的过程中会酱紫：


可以看到是存在不断抖动的

使用了带动量的梯度下降，由于梯度的计算使用了指数加权平均方法，使得本次梯度的计算和之前是有关联的，这样就能抵消比如梯度在上下摆动的这种状况，而真正的下降方向（朝右边走）却能很好保持，这样使得收敛优化变得更快

AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法简介
俞兆鹏的博客
09-08 1259
本文深入探讨了带动量的随机梯度下降法（Momentum SGD）的背景、重要性及其相对传统SGD的优势。通过对带动量SGD的更新公式和关键参数进行解析，并结合具体示例，我们看到带动量SGD能够有效改善收敛速度和模型表现。在深度学习实践中，应根据具体问题选择合适的优化算法，带动量的SGD无疑是众多场景下的优秀选择。希望本篇文章能为您在深度学习的旅程中提供一些有价值的指导与参考。
AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法的基本原理
俞兆鹏的博客
09-08 910
动量最初是物理学中的一个概念，用于描述物体的运动。动量法在优化算法中引入了一个“动量”项，帮助在优化过程中加速以及平滑更新。动量可以看作是对过去梯度的“回忆”，这种技术使得优化算法能够在一定程度上克服SGD固有的震荡，并在某些方向上加速前进。动量法是优化算法中一个极其重要的概念，它通过对历史梯度的加权平均来稳定参数更新过程，提高收敛速度。通过引入动量，我们能够在训练过程中减少震荡，快速逃离局部最优，达到更好的收敛效果。
matlab BP神经网络的动量梯度下降算法
05-09
用动量梯度下降算法训练BP网络 使用的主要函数如下： NEWFF——生成一个新的前向神经网络 TRAIN——对BP神经网络进行训练 SIM——对BP神经网络进行仿真
简述动量Momentum梯度下降
加勒比海鲜王
09-12 3万+
梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。 在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是按照如下公式进行的：W = W - αdW b = b - αdb其中α是学习率，dW、db是cost function对w和b的偏导数。 随机梯度下降和批梯度下降的区别只是输入的数据分别是mini-batch和all。然而，在曾经我发表的博客中提到了下图的问题。 可以看出
无约束最优化问题的求解算法--梯度下降法（Gradient Descent）
最新发布
缘友一世的博客
04-18 1391
本文系统讲解梯度下降法：从原理、公式推导到三种实现方式（全量/随机/小批量），重点分析学习率设置、全局最优解挑战及鞍点问题。通过对比不同方法的优缺点，提供梯度下降法的完整实现流程和优化策略，帮助读者掌握这一核心优化算法。
理解梯度下降算法中的动量
Cai Yichao的博客
09-03 1444
理解梯度下降算法中的动量 在深度学习优化算法中，常用的梯度下降算法中一般会有一个参数 —— 动量（momentum）。此文章记录动量算法的原理，以及使用它的目的。 N.B. 此处的梯度下降算法是广义的，包括一般我们使用的是mini-batch SGD。 梯度下降：GD, SGD, mini-batch SGD 在理解动量之前，我们有必要先了解梯度下降算法随机梯度下降算法。我们先假设，优化的目标函数为: f(x⃗):ℜd→ℜwhere,x⃗=[x1,x2,...,xd]T \begin{matrix} f
【深度学习】03-神经网络 3-3 梯度下降的优化方法-动量算法Momentum
weixin_41645791的博客
09-24 2897
动量算法是一种改进的梯度下降方法，通过引入“动量”来减少震荡、加速收敛，并避免陷入局部最优解。通过结合当前和过去的梯度更新，动量算法能够有效改善传统梯度下降的缺陷，尤其在神经网络训练中表现优异。Nesterov 动量是动量算法的一种改进变种，能够进一步加速收敛，尤其在较为复杂的损失函数表面。%5Ctheta。
动量梯度下降（Gradient descent with momentum)详解
weixin_60737527的博客
04-12 7382
动量梯度下降（Gradient descent with momentum)详解 关于动量梯度下降，其作用普通的梯度下降是差不多的。但是在普通的梯度下降中，如果遇到了比较复杂的情况，就会出现：如果学习率过大，摆动过大，误差较大；如果学习率过小，又会使得迭代次数增加，学习时间会很长。在神经网络模型中就常常会遇到上面这些情况的，总是会出现解一种在小范围震荡而很难达到最优解的情况。 而动量梯度则可以比较好的避免上述问题。它的过程类似于一个有质量的小球在函数曲线上向下滚落。当球滚到最低点后，由于具有惯性还会继续上升
动量梯度下降法优点
03-18
### 动量梯度下降法的优势 动量梯度下降法通过引入动量项 \(v\) 来改进标准梯度下降法的表现。它的主要优势在于能够在参数空间中更高效地移动，尤其是在面对复杂的损失曲面时表现出更强的能力。 #### 收敛速度提升...
BP神经网络动量梯度下降算法训练及Matlab源码应用
动量梯度下降算法（Momentum Gradient Descent）是梯度下降算法的一种改进方法，它通过引入动量项来加速学习过程，并有助于减少震荡，防止陷入局部极小值。动量项可以看作是在梯度下降过程中加入了一个惯性，使得...
MATLAB实现BP神经网络：动量梯度下降与贝叶斯正则化训练
第一个实例使用了动量梯度下降算法（traingdm）来训练BP网络，第二个实例则探讨了如何利用贝叶斯正则化算法（trainbr）提升网络的推广能力，以适应带有白噪声的正弦样本数据。" BP神经网络是一种多层前馈神经网络，...
各种梯度下降法的优缺点
cyy2learn的博客
03-01 1万+
一、梯度法思想 梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。 机器学习中常用的权重更新表达式为 ：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。 梯度方向是 ，步长设为常数Δ，这时就会发现，如果用在梯度较大的时候，离最优解比较远，W的更新比较快；然而到了梯度较小的时候，也就是较靠近最优解的时候，W的更新竟然也保持着跟原来一样的速率，这样会导致...
模型优化学习笔记—动量梯度下降
文盲青年的博客
08-01 1021
在网络中可能存在局部最优（鞍点，马鞍是马背前后的最低点，但是并不代表是全局最低点，因为马鞍左右还能向下摔），而神经网络就是为了找到全局最优，故为了避免在鞍点前后摆动（梯度过大），又为了避免梯度更新不动（梯度为0），故在某个方向梯度过大过小都不行，需要用RMSprop来平衡个方向的力。又名指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式，本质是通过计算局部的平均值，来描述数值的变化趋势。而mini-batch的梯度下降，会不断趋于准确，但整个过程中，会因为批次的变化（更换了样本），有抬升的地方，即。
通俗讲解-动量梯度下降法原理与代码实例
dbat
08-16 1427
本节介绍动量梯度下降法的思想以及算法流程动量梯度下降法是对梯度下降法的一种改进，这主要是因为梯度下降法在遇到局部最优时，毫无办法为了解决跳出局部最优，动量梯度下降法为此模仿物体从高处滚到低处的原理，由于物体具有动量，遇到小坑时会由于原有动量而跃出小坑,因此，动量梯度下降法在迭代的过程中引入动量的概念，它的迭代量改为"速度",而当前的负梯度只作为速度的修改量，动量梯度下降法迭代公式如下：其中，mc是动量系数，一般设为0.9，g是梯度。
AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法超参数调优与性能优化
俞兆鹏的博客
09-10 1261
随机梯度下降法将梯度下降应用于训练样本的子集，以加快收敛速度并降低计算成本。而带动量的SGD则通过引入动量项来加速收敛并抑制震荡。动量项能够记录过去梯度下降的累积效应，从而在更新权重时引入历史信息。动量的核心思想是：在更新权重时，不仅考虑当前的梯度信息，还结合过去的梯度信息。
各优化算法的优缺点整理
Icevivian
05-08 1万+
固定学习率的优化算法 SGD SGD在深度学习中指的是小批量梯度下降，是按照数据分布将总体数据划分为多个小批量数据，然后利用小批量数据对参数进行更新。 优点：每一步更新的计算时间不依赖于训练样本数目的多寡，即使训练样本数目非常大时，他们也能收敛。对于足够大的数据集，SGD可能会在处理整个训练集之前就收敛到最终测试机误差的某个容错范围内。 缺点：选择合适的learning rate比较困难，...
adam算法_常用优化算法
weixin_39543655的博客
11-21 1276
我们有了之前指数加权平均的基础，就可以快速理解目前较为常用的一些优化算法的原理。01—动量梯度下降法上一节我们讨论了指数加权平均，并了解了指数加权平均的实际意义。这将使我们能更好地理解动量梯度下降法。先来回顾一下我们梯度下降的目的，我们需要使代价函数J达到最小值，或者是局部的相对最小值，从而使深度学习产生的模型能够更好地拟合实际的数据。对于大多数情况，代价函数都不止一个参数，因为我们输入...
Coursera | Andrew Ng (02-week-2-2.6)—动量 （Momentum ）梯度下降法
Self Improvement Lab
01-19 2059
该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了 Andrew Ng 课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。- ZJ Coursera 课程 |deeplearning.ai |网易云课堂
各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法
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一点码客
08-15 4万+
在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参...
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