2020年8月25日 — 动量来源于物理学,当momentum越大时,转换为势能的能量就越大,就越有可能摆脱局部凹区域,从而进入全局凹区域。 momentum主要是用于权值优化。 没引入momen_pytorch momentum
2020年4月1日 — 在 深度学习 中,Momentum(动量)优化算法是对 梯度下降 法的一种优化, 它在原理上模拟了物理学中的动量,已成为目前非常流行的深度学习优化算法之一。. 在介绍动量优化算法前,需要对 指数加权平均法 有所了解,它是动量优化算法的理论基础,可参见 ...
指数加权移动平均 -> 动量. 指数加权移动平均算法(Exponentially Weighted Moving-Average, EWMA),是通过历史值和当前时间的观测值来估计一个时间序列的方法。. 给定一个超参数γ属于区间 [0, 1],算法表示如下:. 对于时间序列, \bold x = [x_0, x_1, ..., x_t] \\有,估计序列 ...
动量(Momentum)又称线性动量(Linear Momentum)。 在经典力学中,动量(指国际单位制中的单位为kg·m/s ,量纲MLT⁻¹)表示为物体的质量和速度的乘积,是与物体的质量和速度相关的物理量,指的是运动物体的作用效果。
2020年10月21日 — 一、介绍 在深度学习中,Momentum(动量)算法是对梯度下降法的一种优化, 它将物理学中物体的运动理论和梯度下降相结合,其特点是直观易懂,已成为目前非常流行的深度学习优化算法之一。
在古典力学裏,动量(momentum, p )被量化为物体的质量和速度的乘積( =. )。例如,一輛快速移動的重型卡車擁有很大的動量。
下面还有一个好处,使用动量梯度下降法(gradient descent with momentum),其速度会比传统的梯度下降算法快的多。 我们不论是使用批梯度下降法还是使用小批量梯度下降法,寻找最优解的道路通常都是曲折的,也就是下面这种情况。
动量法¶. 动量法(momentum)使我们能够解决上面描述的梯度下降问题。 观察上面的优化轨迹,我们可能会直觉到计算过去的平均梯度效果会很好。
动量法(Momentum) 普通的梯度下降法解决常规问题就足够了,如线性回归,但当问题变复杂,普通的梯度下降法就会面临很多局限。 具体来说,对于普通的梯度下降法公式 \theta\leftarrow\theta-\eta \nabla_{\theta} J(\theta) , \eta 表示学习率,含义是每一时间步上梯度调整的 ...