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

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文章目录梯度下降的变化1. SGD随机梯度下降2. Momentum3. Adagrad4. RMSprop5. Adam数据预处理1. 中心化2. 标准化3. PCA主成分分析4. 白噪声权重初始化1. 随机初始化2. 稀疏初始化3. 初始化偏置（bias）4. 批标准化（Batch Noemalization）防止过拟合1. 正则化2. Dropout 梯度下降的变化 1. SGD随机梯度下降 每次使用一批（batch）数据进行梯度的计算，而不是计算全部的梯度 2. Momentum SGD的同时，增加动量（momentum），帮助梯度跳出局部最小点 3. Adagrad 自适应学习率（a

java笔试题算法超梯度下降 这是 ICLR 2018 论文的代码。一个版本也在计划中，稍后会出现在这个 repo 中。什么是“超梯度”？在基于梯度的优化中，通过使用其关于模型参数的导数（梯度）来优化目标函数。除了这个基本梯度之外，超梯度是相同目标函数相对于优化过程的超参数（例如学习率、动量或正则化参数）的导数。可以有多种类型的超梯度，在这项工作中，我们对与标量学习率相关的超梯度感兴趣。安装 pip install git+https://github.com/gbaydin/hypergradient-descent.git 我如何将它用于我的工作？我们正在为 PyTorch 提供超梯度版本的 SGD（有或没有动量）和 Adam 优化器的现成实现。这些符合torch.optim API，可用作代码中的直接替代品。只需从这个 repo 中获取sgd_hd.py和adam_hd.py文件并像这样导入它们 from hypergrad import SGDHD , AdamHD ... optimizer = optim . AdamHD ( model . parame

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。

转载：https://blog.csdn.net/weixin_36811328/article/details/83451096 简介动量梯度下降法是对梯度下降法的改良版本，通常来说优化效果好于梯度下降法。对梯度下降法不熟悉的可以参考梯度下降法，理解梯度下降法是理解动量梯度下降法的前提，除此之外要搞懂动量梯度下降法需要知道原始方法在实际应用中的不足之处，动量梯度下降法怎样改善了原来方法的不足以...

动量梯度下降法我们现在介绍一下Momentum梯度下降法，运行速度快于标准的梯度下降法。其基本思想就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度来更新权重。如图所示，图中蓝色的代表batch或者mini-batch的梯度下降法，很可能这种梯度下降法的逼近就是以这种形式来逼近的。这种上下波动减慢了梯度下降法的更新速度。使你无法用更大的学习率。如果用更大的学习率可能就如图中紫色线条所示，偏离了...

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