带有动量的随机梯度下降(SGD with Momentum)的更新方法
时间: 2024-04-05 20:31:56 浏览: 14
带有动量的随机梯度下降(SGD with Momentum)是一种常用的优化算法,它可以加速梯度下降的收敛速度,减小震荡,从而更快地收敛。其更新方法如下:
1. 计算当前时间步的梯度 $g_t$。
2. 计算动量 $m_t=\beta m_{t-1}+(1-\beta)g_t$,其中 $m_t$ 表示当前时间步的动量,$\beta$ 是超参数,通常取值为0.9。
3. 计算参数的更新量 $\Delta\theta_t=-\eta m_t$,其中 $\eta$ 是学习率。
4. 更新参数 $\theta_{t+1}=\theta_t+\Delta\theta_t$。
通过引入动量,SGD with Momentum 可以更好地处理梯度方向变化剧烈的情况,同时减小了参数更新的震荡,可以提高模型的训练效率和准确率。
相关问题
带有动量的随机梯度下降
带有动量的随机梯度下降(Momentum SGD)是一种改进版的随机梯度下降算法。它的原理是在每次迭代的时候,不仅仅考虑当前的梯度,还考虑之前迭代的梯度对当前梯度的影响,以此来加速收敛。具体来说,Momentum SGD 在更新模型参数时,不仅仅使用当前的梯度,还会根据之前的梯度计算一个动量(momentum)来决定更新的方向和大小。动量可以看做是之前梯度的加权平均,因此可以减少梯度的震荡,并且在梯度方向改变的时候也可以加速收敛。通常情况下,Momentum SGD 需要设置一些超参数,如动量的系数和学习率等。
随机梯度下降算法sgd
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是一种常用的优化算法,特别适用于大规模数据集和高维参数空间的机器学习问题。它是一种迭代算法,每次迭代都会随机选择一个样本来计算梯度并更新模型参数。
在SGD中,每个样本的损失函数梯度被估计并用于更新模型参数。与批量梯度下降(Batch Gradient Descent)不同,SGD每次只使用一个样本进行参数更新,因此计算速度更快。然而,由于随机选择的样本可能不具有代表性,SGD的收敛性相对较差,可能会在局部最优点附近摆动。
为了解决SGD的收敛性问题,还有一些改进的变体算法被提出,如Mini-batch Gradient Descent和Momentum等。Mini-batch Gradient Descent每次选择一小批样本进行梯度计算和参数更新,折中了SGD和批量梯度下降的优点。Momentum引入了动量项来加速收敛,并减小震荡。
SGD及其变体算法在深度学习中被广泛应用,是训练神经网络模型的常用优化算法之一。