Nesterov动量是SGD的改进吗
时间: 2024-01-26 07:04:38 浏览: 16
是的,Nesterov动量是对标准随机梯度下降(SGD)进行改进的一种方法。它是由Yurii Nesterov在1983年提出的。与标准SGD不同的是,Nesterov动量在计算梯度之前,先沿着之前的动量方向进行一次更新,再计算当前位置的梯度。这种方法可以使得在梯度方向变化较小的情况下,收敛更快。同时,Nesterov动量还可以减少在梯度变化较大的情况下,产生的震荡现象,使得收敛更加平稳。因此,Nesterov动量可以被看作是SGD的一种改进方案。
相关问题
SGDClassifier什么情况下使用Nesterov动量加速梯度下降
Nesterov动量加速梯度下降(Nesterov accelerated gradient descent,NAG)是一种优化算法,它可以在SGDClassifier中使用。当数据集非常大且样本数量非常多时,通常使用SGDClassifier进行训练。在这种情况下,Nesterov动量加速梯度下降可以提高SGDClassifier的收敛速度和稳定性,并减少震荡和振荡现象。此外,当模型的损失函数具有大量局部极小值时,Nesterov动量加速梯度下降可以帮助SGDClassifier更快地找到全局最优解。因此,当需要在大型数据集上进行高效训练时,可以考虑使用Nesterov动量加速梯度下降。
pytorch sgd的参数设置
在PyTorch中使用SGD优化器时,你可以设置以下参数:
1. learning_rate(学习率):控制参数更新的步长。较大的学习率可以加快收敛速度,但可能导致参数不稳定;较小的学习率可以提高参数的稳定性,但可能收敛速度较慢。
2. momentum(动量):控制参数更新的方向。动量可以帮助SGD在参数空间中快速移动,并且有助于跳出局部最优解。一般来说,设置一个较小的动量值(如0.9)是一个不错的选择。
3. weight_decay(权重衰减):用于控制模型的正则化。通过添加权重衰减项,可以减少大的权重值,从而避免过拟合问题。
4. nesterov(Nesterov动量):一种改进的动量算法。启用Nesterov动量可以提高SGD的收敛性能。