nesterov梯度下降
时间: 2024-01-24 13:00:59 浏览: 23
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。
相关问题
nesterov加速梯度下降法
Nesterov加速梯度下降法(Nesterov Accelerated Gradient Descent)是一种优化算法,用于在训练神经网络等机器学习模型时加速收敛过程。它是由Yurii Nesterov于1983年提出的。
与传统的梯度下降法相比,Nesterov加速梯度下降法在更新参数时引入了一种动量的概念。动量可以看作是模拟物理中的动量,它使得参数更新具有一定的惯性,能够更好地适应变化的梯度。
Nesterov加速梯度下降法的更新规则如下:
v = momentum * v - learning_rate * gradient
parameters += momentum * v - learning_rate * gradient
其中,v是动量(即速度)向量,momentum是动量参数(通常取值为0.9或0.99),learning_rate是学习率,gradient是当前参数的梯度。
在更新参数时,首先根据当前速度v计算出一个临时的参数估计值,然后再根据这个临时值计算梯度,最后用梯度和当前速度来更新参数。这种先行一步再校正的方式可以减小参数更新的震荡,从而加快收敛速度。
总的来说,Nesterov加速梯度下降法通过引入动量的概念,能够在训练过程中更有效地利用历史梯度信息,从而提高了模型的收敛速度和性能。
Nesterov加速梯度
Nesterov加速梯度法是一种改进的梯度下降算法。它通过在每次迭代中,先沿着原来的梯度方向走一步,再沿着估计的下一步的梯度方向走一步,来加速收敛过程。这种方法可以在理论上证明具有比梯度下降更快的收敛率。Nesterov加速梯度法由乌克兰国家科学院的研究员Yurii Nesterov在1983年提出。