在机器学习中,Momentum是一种常用于优化算法的技术,它在梯度下降(Gradient Descent)的基础上进行了改进,主要目的是加速算法的收敛速度,并且可以更好地处理噪声数据。
Momentum的原理如下:
在标准的梯度下降算法中,每一步更新都只考虑当前时刻的梯度信息。而Momentum算法会在当前梯度和之前梯度之间建立一个动量,这个动量会推动参数向着更好的方向移动。
具体来说,Momentum算法会保留之前梯度的指数加权平均,作为当前更新的方向,即:
v_t = γ * v_{t-1} + (1-γ) * g_t
θt = θ{t-1} - η * v_t
其中v_t是动量项,γ是动量系数(通常取0.9)。-
这样做的好处是:
- 可以加快收敛速度,特别是对于噪声较大或者存在"死区"的损失函数。
- 可以跨越局部极小值,从而收敛到更好的全局极小值。
- 对于sparse梯度,Momentum可以积累梯度方向,从而使参数更新更有效。
总之,Momentum是一种非常实用的优化技术,在很多机器学习任务中都能带来显著的性能提升。相比标准的梯度下降,它能更快地收敛到最优解。
