Deep Learning 最優化方法之Momentum（動量）
先上結論： 1.動量方法主要是爲了解決Hessian矩陣病態條件問題（直觀上講就是梯度高度敏感於參數空間的某些方向）的。 2.加速學習 3.一般將參數設爲0.5,0.9，或者0.99，分別表示最大速度2倍，10倍，100倍於SGD的算法。 4.通過速度v，來積累了之間梯度指數級衰減的平均，並且繼續延該方向移動： 再看看算法： 動量算法直觀效果解釋： 如圖所示，紅色爲SGD+Momentum。黑色爲
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