基于动量的梯度下降-CSDN博客

领域专家: 人工智能技术领域

2023-11-24 09:19:21

基于动量的梯度下降-CSDN博客

...全文

469 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/yinruiyang94/article/details/77944338 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...

梯度下降算法

参考简单认识Adam优化器 - 知乎三种梯度下降算法的比较和几种优化算法 - 知乎 pytorch学习系列（4）：常用优化算法_ch ur h的博客-CSDN博客一、问题的提出大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变以最小化或最大化某个函数的任务。我们通常以最小化指代大多数最优化问题。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。当我们对其进行最小化时，我们也把它称为代价函数、损失函数或误差函数。下面，我们假设一个损失函数为其中 ...

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...

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

人工智能旅行团

2

社区成员

331

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

计算机视觉数据挖掘自然语言处理个人社区北京·房山区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章