Deep Learning 最优化方法之Momentum（动量）
先上结论： 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题（直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向）的。 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9，或者0.99，分别表示最大速度2倍，10倍，100倍于SGD的算法。 4.通过速度v，来积累了之间梯度指数级衰减的平均，并且继续延该方向移动： 再看看算法： 动量算法直观效果解释： 如图所示，红色为SGD+Momentum。黑色为
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