Nesterov加速技巧是什么

Nesterov加速技巧（Nesterov's Accelerated Gradient Descent）是一种用于加速梯度下降算法的优化方法。它是由Yurii Nesterov在1983年提出的。

与标准的梯度下降算法相比，Nesterov加速技巧通过预先计算每个步骤的梯度，来使更新更准确。具体来说，它通过引入一个“动量”（momentum）的概念来实现这一点。动量是一个向量，它代表了之前梯度的加权平均值。在每个时间步骤，我们不仅计算当前的梯度，还要考虑之前的动量向量，以便更好地估计梯度的方向。

Nesterov加速技巧的优点是能够更快地收敛到局部最优解，并且通常比标准的梯度下降算法具有更好的泛化能力。它在很多深度学习任务中被广泛使用，如图像分类、语音识别等。