带有动量的随机梯度下降（SGD with Momentum）的更新方法

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。