神经网络momentum

神经网络中的动量（momentum）是一种优化算法，用于更新神经网络的权重。在梯度下降算法中，每次更新权重时，只考虑当前的梯度值。而动量算法则引入了一个动量项，它允许在更新时考虑之前的梯度值。

通过引入动量，可以加速优化过程并帮助网络跳出局部最优点。它的工作原理是在每次迭代中，将当前更新的方向与之前的方向相结合，从而产生一个新的更新方向。这使得在梯度变化方向一致时，更新更加迅速；而在梯度变化方向相反时，更新会减小。

动量算法使用一个动量参数（通常表示为β），它控制了之前梯度的贡献程度。较大的动量参数意味着更多地依赖于之前的梯度值，从而增加了更新的速度和稳定性。然而，如果动量参数设置得太大，则可能导致更新过程过于迅速而错过最优解。

总结起来，动量算法在神经网络优化中是一种重要的技术，可以加速优化过程并改善收敛性。它通过引入动量项，考虑之前的梯度值，从而在更新权重时更加稳定和有效。