Nesterov

hotarugali

发布于 2022-03-10 14:50:51

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发布于 2022-03-10 14:50:51

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1. 简介

Nesterov 加速梯度算法是一种对 Momentum 动量法的改进。

2. 原理

第 t 次迭代时：

\begin{array}{c} \hat{\boldsymbol{W}}_t = \boldsymbol{W}_{t-1} + \alpha \Delta \boldsymbol{W}_{t-1} \\ \boldsymbol{W}_t = \hat{\boldsymbol{W}_{t}} - \eta \frac{\partial L}{\partial \hat{\boldsymbol{W}}_t} \end{array}

其中，\boldsymbol{W} 为需要更新的参数，L 为损失函数，\frac{\partial L}{\partial \hat{\boldsymbol{W}}} 为 L 关于 \hat{\boldsymbol{W}} 的梯度，\eta 为学习率，\alpha 为动量因子，通常设为 0.9 。

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