动量梯度下降法（Momentum），这也是另外一个，有可能可以对抗SaddlePoint，或LocalMinima的技术。可以想像成在物理的世界里，假设ErrorSurface就是真正的斜坡，而参数是一个球，把球从斜坡上滚下来。如果是Gradie...

梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相...

当梯度与冲量方向一致时，冲量项会增加，而相反时，冲量项减少，因此冲量梯度下降算法可以减少训练的震荡过程。有时候，冲量梯度下降算法也可以按下面方式实现：此时我们就可以清楚地看到，所谓的冲量项其实只是梯度的指数加权移动...

借用物理中的动量概念，它模拟的是物体运动时的惯性，即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向，同时利用当前batch的梯度微调最终的更新方向。这样一来，可以在一定程度上增加稳定性，从而学习地更快，并且还有一定摆脱局部最...

动量法、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam在7.2节（梯度下降和随机梯度下降）中我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。在每次...

梯度下降算法是一种最优化算法。基本原理是：通过不断迭代调整参数来使得损失函数的值达到最小。每次迭代都会根据当前的参数来计算损失函数的梯度，然后沿着梯度的反方向调整参数，使得损失函数的值变小。具体来说，每次迭代都会...

梯度下降法可能会停滞到平原、鞍点和局部最优点（在这三个点梯度均为0），因此带动量的梯度下降法能依靠之前的梯度值，“冲过平原、鞍点和局部最优点”，提高泛化性。参考：知乎专栏-动量，简述动量csdnAdagard...

"梯度下降算法"是一种常用的最优化算法，它的基本思想是通过不断调整模型参数来最小化损失函数，以达到在训练集上预测效果尽可能优秀的目的。具体而言，梯度下降算法的工作过程如下：首先，选择一组初始的参数。然后，计算...

是在Polyak提出动量法后(双关：Polyak势)头正盛），一个使用Nesterov加速梯度下降法(Sutskeveretal.,2013)的类似更新方法也被实现了。此更新方法使用V，即我称之为投影梯度的指数移动平均值。其中且V初始化为0。第...

6.动量优化法(Momentum)动量优化法主要是在SGD的基础上,加入了历史的梯度更新信息或者说是加入了速度更新.SGD虽然是很流行的优化算法,但是其学习过程很慢,因为总是以同样的步长沿着梯度下降的方向.所以动量是为了加速学习的...