宁波免费网页制作模板,北京企业网站排名优化,网站转移服务器需要重新备案吗,访问同一网站多次对于嘈杂的梯度#xff0c;我们在选择学习率需要格外谨慎。 如果衰减速度太快#xff0c;收敛就会停滞。 相反#xff0c;如果太宽松#xff0c;我们可能无法收敛到最优解。
泄漏平均值
小批量随机梯度下降作为加速计算的手段。 它也有很好的副作用#xff0c;即平均梯度… 对于嘈杂的梯度我们在选择学习率需要格外谨慎。 如果衰减速度太快收敛就会停滞。 相反如果太宽松我们可能无法收敛到最优解。
泄漏平均值
小批量随机梯度下降作为加速计算的手段。 它也有很好的副作用即平均梯度减小了方差。 小批量随机梯度下降可以通过以下方式计算 为了保持记法简单在这里我们使用时间时更新的权重。 如果我们能够从方差减少的影响中受益甚至超过小批量上的梯度平均值那很不错。 完成这项任务的一种选择是用泄漏平均值leaky average取代梯度计算 其中。 这有效地将瞬时梯度替换为多个“过去”梯度的平均值。 被称为动量momentum 它累加了过去的梯度。 为了更详细地解释让我们递归地将扩展到 其中较大的相当于长期平均值而较小的相对于梯度法只是略有修正。 新的梯度替换不再指向特定实例下降最陡的方向而是指向过去梯度的加权平均值的方向。 这使我们能够实现对单批量计算平均值的大部分好处而不产生实际计算其梯度的代价。
上述推理构成了“加速”梯度方法的基础例如具有动量的梯度。 在优化问题条件不佳的情况下例如有些方向的进展比其他方向慢得多类似狭窄的峡谷“加速”梯度还额外享受更有效的好处。 此外它们允许我们对随后的梯度计算平均值以获得更稳定的下降方向。 诚然即使是对于无噪声凸问题加速度这方面也是动量如此起效的关键原因之一。
