SGDClassifier()里的nesterovs_momentum等于true和false的区别
时间: 2023-05-28 16:07:01 浏览: 53
SGDClassifier中的nesterovs_momentum参数是一个布尔值,用于指定是否使用Nesterov动量加速梯度下降算法。当nesterovs_momentum为True时,算法使用Nesterov动量加速梯度下降,而当nesterovs_momentum为False时,算法使用标准的动量加速梯度下降。
Nesterov动量加速梯度下降可以更快地收敛于全局最优解,并且在处理稀疏数据时表现更好。但是,它可能会导致过拟合。因此,当数据稀疏或者需要快速收敛时,可以使用nesterovs_momentum=True;而当需要更好的泛化性能时,可以使用nesterovs_momentum=False。
总之,nesterovs_momentum=True时,SGDClassifier使用Nesterov动量加速梯度下降,而nesterovs_momentum=False时,SGDClassifier使用标准的动量加速梯度下降。
相关问题
pycharm里面的SGDClassifier()没有momentum和nesterovs_momentum属性
是的,PyCharm中的SGDClassifier()确实没有momentum和nesterovs_momentum属性。这是因为SGDClassifier()使用的是随机梯度下降算法(SGD),而这些属性是用于改进SGD算法的一些变种,如带有动量的SGD和Nesterov加速梯度的SGD。如果您需要使用这些属性,可以考虑使用其他库,如TensorFlow或Keras,它们提供了更多的优化算法和选项。
SGDClassifier()里的momentum等于0.0和等于0.9区别
SGDClassifier中的momentum参数是用来控制随机梯度下降(SGD)算法中的动量(Momentum)的。动量可以帮助SGD算法在更新参数时更快地收敛,并且可以避免在参数空间中出现局部极小值的情况。
当momentum等于0.0时,SGD算法不使用动量,每次更新参数时只考虑当前的梯度值,因此更新的方向和大小完全由当前的梯度值决定。
当momentum等于0.9时,SGD算法使用动量,每次更新参数时除了考虑当前的梯度值外,还考虑了之前的更新方向和大小。具体来说,每次更新时,SGD算法会将当前的梯度值和之前的更新方向和大小加权求和,从而得到一个新的更新方向和大小。这样可以让SGD算法更加稳定,加速收敛。