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1.2 SGDM. SGDM即为SGD with momentum，它加入了动量机制，1986年提出。. 如上所示，当前动量V由上一次迭代动量，和当前梯度决定。. 第一次迭代时V0=0，由此可得到前三次迭代的动量. 由此可见t迭代的动量，其实是前t-1迭代的梯度的加权和。. λ为衰减权重，越远的迭代 ...
2020年4月25日 · Adam作為目前(2020)最主流的自適學習率 (adaptive learning rate) 方法，快速收斂、調參容易是他最大的優勢。而收斂問題與泛化問題則是一直不如SGDM的結果。
2019年6月17日 · SGDM（Stochastic Gradient Descent with Momentum，带动量的随机梯度下降）是对 SGD 的改进算法。它引入了动量的概念，通过累积之前的梯度信息来加速权重更新的过程。动量项可以看作是模拟物体在梯度场中滚动的惯性，帮助算法更快地收敛到最优解。
2021年4月18日 · SGDM（Stochastic Gradient Descent with Momentum，带动量的随机梯度下降）是对 SGD 的改进算法。 它引入了动量的概念，通过累积之前的梯度信息来加速权重更新的过程。
2018年8月4日 · Momentum. Momentum 是「運動量」的意思，此優化器為模擬物理動量的概念，在同方向的維度上學習速度會變快，方向改變的時候學習速度會變慢。. "一顆 ...
SGDM（SGD with Momentum） 在SGD基础上引入一阶动量 动量法是一种使梯度向量向相关方向加速变化、抑制振荡、最终实现加速收敛的方法。为了抑制SGD的振荡，SGDM认为梯度下降的过程可以加入惯性：下坡时若发现是陡坡，那就利用惯性跑的快一些
SGDM全称是SGD with momentum，在SGD基础上引入了一阶动量： m_t = \beta_1 \cdot m_{t-1} + (1-\beta_1)\cdot g_t 一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值，约等于最近 1/(1-\beta_1) 个时刻的梯度向量和的平均值。
