adagrad ，RMSProp Momentum

本文主要是介绍adagrad ，RMSProp Momentum，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

adagrad：
对于每一个$w_i^t$，都由前t-1对$w_i$的梯度和的平方加上本次对$w_i$梯度的平方再开根号。用这个值去除η。
缺点，随着update的次数增多，learning rate会变得特别小，最终导致提前结束训练。
δ是个小常数，通常设为10^-7。这个是防止右值太小的话稳定学习率。

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RMSProp:

对于α我们自己定义，0到1之间，越小也就越代表我们越相信当前derivative对loss的影响。这样解决了adagrad的learning rate下降过快的问题。

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Momentum：
思想是如图：

就像自然界中小球从高处滚动，虽然已经滑到了最低点，但是由于自身惯性还是会往前走点一点。

计算方式如图，λ是我们自己设置的参数，就是之前的移动方向对这次update的影响的大小，相当于权重：

解释：其实$v^i$就是之前$v^{t-1}...v^0$的所有加权和。

这样做的好处是由于惯性我们有一定的可能跳出local minima，如图：

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Adam
相当于RMSProp+Momentum

可以看这篇这里写链接内容，讲的不错。
还有这以篇博客。

这篇关于adagrad ，RMSProp Momentum的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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