Pytorch——momentum动量 - CSDN博客
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
深度学习中的Momentum算法原理 - CSDN博客
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 ...
理解梯度下降算法中的动量 - 知乎 - 知乎专栏
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 - 百度百科
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。
深度学习超参数——momentum、learning rate和weight decay
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。
动量 - 维基百科，自由的百科全书
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。
优化算法之Gradient descent with momentum - 知乎 - 知乎专栏
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。
11.6. 动量法 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation - D2L
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。
谈谈优化算法之一（动量法、Nesterov法、自然梯度法） - 知乎
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 ...
什么叫动量梯度下降法? - 知乎
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 ...
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