导读 在机器学习领域,优化算法是模型训练的核心之一,而动量梯度下降(Momentum Gradient Descent)正是其中的明星算法之一!它通过引入“动...
在机器学习领域,优化算法是模型训练的核心之一,而动量梯度下降(Momentum Gradient Descent)正是其中的明星算法之一!它通过引入“动量”项加速收敛,减少震荡,让模型训练更加高效平稳。下面,让我们用Python实现一个简单的动量梯度下降算法吧!💪
首先,我们需要定义目标函数和其梯度。例如,我们选择一个经典的二次函数 f(x) = x² 作为示例。接着,初始化参数x和动量变量v,设置学习率α和动量系数β。在每次迭代中,计算梯度g,并更新参数:
```python
def momentum_gradient_descent(x, v, alpha, beta):
g = 2 x 假设目标函数为f(x) = x²
v = beta v - alpha g 更新动量
x += v 更新参数
return x, v
```
通过多次迭代,我们可以观察到参数x逐渐向最优解靠近。这种方法尤其适合解决复杂优化问题中的“高原区”或“峡谷区”,帮助模型更快地找到全局最小值。💡
快去尝试编写自己的动量梯度下降代码吧!🚀✨