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momentum 和 weight_decay 的区别

momentumweight_decay 的区别

两者在优化器中的作用不同,主要体现在优化的目的和机制上。


1. momentum(动量)

  • 作用:加速收敛并减少优化过程中的震荡。

  • 机制

    • momentum 是用于在梯度下降中积累动量的机制。它通过在每一步中综合之前的更新方向,帮助模型在陡峭区域加速,同时在较为平缓的区域减少震荡。
    • 动量的引入等价于为梯度下降添加了“惯性”,即保留一部分之前更新方向的信息。
    • 更新公式(以 SGD 为例):
      v

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