本文主要是介绍momentum超参数，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！
momentum 是优化算法中的一个超参数，主要用于改善梯度下降的收敛性能，特别是在处理非凸优化问题时。它在随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）和其变种中经常被使用。
以下是动量的主要作用和原理：
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加速收敛： 动量的引入旨在加速模型训练的收敛过程。它模拟了物体在运动过程中的动量，帮助模型在梯度更新时更快地前进。
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克服局部极小值： 动量有助于克服梯度下降中可能遇到的局部极小值。由于动量的存在，即使在梯度变小的区域，模型也有一定的“惯性”，可以越过这些局部最小值。
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减小震荡： 动量有助于减小参数更新时的震荡，特别是在曲线陡峭或弯曲的情况下。它可以在梯度变化较大的方向上积累速度，从而减小参数在这些方向上的更新幅度。
动量的计算方式通常是使用一个指数衰减的移动平均，具体公式如下：
v t = β ⋅ v t − 1 + ( 1 − β ) ⋅ g t \ v_t = \beta \cdot v_{t-1} + (1 - \beta) \cdot g_t \ vt=β⋅vt−1+(1−β)⋅gt
在实际梯度更新时，动量被加到梯度上，以影响参数的更新：
θ t + 1 = θ t − α ⋅ v t \ \theta_{t+1} = \theta_t - \alpha \cdot v_t \ θt+1=θt−α⋅vt
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