🔍简述动量Momentum梯度下降_动量梯度下降法💡
科技 2025-03-11 01:50:02
导读 在机器学习领域，优化算法是模型训练的关键环节之一。其中，梯度下降法Gradient Descent是一种常用的参数优化方法，通过沿着负梯度方向更...
在机器学习领域，优化算法是模型训练的关键环节之一。其中，梯度下降法Gradient Descent是一种常用的参数优化方法，通过沿着负梯度方向更新参数来最小化损失函数Loss Function。然而，在实际应用中，标准梯度下降法可能会遇到一些问题，例如在某些情况下收敛速度较慢或者容易陷入局部极小值Local Minima。
此时，引入了动量Momentum概念，它就像是给梯度下降法加上了加速器，能够帮助算法更快地穿越平坦区域或越过局部极小值。简单来说，动量法通过累积前几步的梯度信息来加速迭代过程，从而提高训练效率和效果。🚀
通过这种方式，动量梯度下降法不仅加快了收敛速度，还增强了对噪声的鲁棒性，使得模型能够在复杂的数据集上表现得更加出色。🌟
机器学习 深度学习 优化算法
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