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查询Tags标签： Momentum，共有 7条记录-
pytorch优化器动态学习率和动量设置（scheduler & momentum）
一、动量（momentum）可以给优化器加上一个动量，可以有效缓解局部最优问题。原理上就是让优化过程从W = W - lr * dW变成V = momentum * V - lr * dWW = W + V使用示例：from torch import optim ... model = Model() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.00…
2022/7/22 23:26:46 人评论 次浏览 -
深度学习：算法优化之动量算法（Momentum）
1.原理运用物理学上的动量思想，在梯度下降的问题中引入动量项 mmm 和折扣因子 γ\gammaγ，公式为：mt=γmt+1m_t=\gamma m_{t+1}mt=γmt+1其中 mmm 是动量项mmm的指数加权平均后的值，γ\gammaγ表示历史梯度的影响力，也就是权重值，γ\gammaγ越大，权重越大。从直…
2021/8/1 9:05:54 人评论 次浏览 -
深度学习：算法优化之动量算法（Momentum）
1.原理运用物理学上的动量思想，在梯度下降的问题中引入动量项 mmm 和折扣因子 γ\gammaγ，公式为：mt=γmt+1m_t=\gamma m_{t+1}mt=γmt+1其中 mmm 是动量项mmm的指数加权平均后的值，γ\gammaγ表示历史梯度的影响力，也就是权重值，γ\gammaγ越大，权重越大。从直…
2021/8/1 9:05:54 人评论 次浏览 -
动量梯度下降法、RMSprop、Adam 优化算法
1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度下降…
2021/7/25 20:35:47 人评论 次浏览 -
动量梯度下降法、RMSprop、Adam 优化算法
1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度下降…
2021/7/25 20:35:47 人评论 次浏览 -
梯度下降优化算法
梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有：梯度下降法批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Decent, MBGD)梯度下降优化动量梯度下降(Gradient Descent with Mom…
2021/4/29 12:29:28 人评论 次浏览 -
Nesterov Accelerated Gradient (NAG)优化算法详解
比Momentum更快：揭开NAG的真面目作为一个调参狗，每天用着深度学习框架提供的各种优化算法如Momentum、AdaDelta、Adam等，却对其中的原理不甚清楚，这样和一条咸鱼有什么分别！（误）但是我又懒得花太多时间去看每个优化算法的原始论文，幸运的是，网上的大神早就已经帮…
2021/4/7 12:09:20 人评论 次浏览
