nesterov梯度下降

nesterov梯度下降是一种优化算法，用于训练机器学习模型时寻找最优参数。它是普通梯度下降的一种改进版本，可以更快地收敛到最优解。

在nesterov梯度下降中，算法会根据当前的梯度方向和上一次参数更新的方向来计算下一次参数更新的方向。这样做的好处是可以在参数更新之前就考虑到下一步可能的移动方向，从而减少了更新时出现的震荡情况，加快了收敛速度。

其实际操作方式是在计算梯度时，先根据当前的参数值和上一次的参数更新值来找到一个临时的"下坡"方向，然后利用这个临时方向来计算梯度并进行参数更新。这样做可以使参数更新更加准确，减小了梯度更新的方差，提高了收敛速度。

与普通的梯度下降相比，nesterov梯度下降可以更好地处理高曲率的情况，具有更好的抗干扰能力。因此在训练深度学习模型时，nesterov梯度下降通常能够获得更好的训练效果。

总之，nesterov梯度下降是一种通过考虑上一次参数更新的方向来减小参数更新方差的优化算法，可以加速模型的收敛速度，提高训练效果。