机器学习-动量法源码（开箱即用）
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上传者：易百纳用户01878
时间：2023-06-21 13:47:28
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机器学习中的动量法（Momentum）是一种优化算法，用于在训练神经网络时加速模型的收敛速度并减少震荡。
在梯度下降算法中，每次更新参数时，会根据当前的梯度方向和学习率来更新参数的值。而动量法引入了一个额外的参数，称为动量（momentum），用于模拟物理学中的动量概念。
动量法的核心思想是在更新参数时考虑历史梯度的加权平均。具体来说，在每次参数更新时，动量法使用当前梯度和历史梯度的加权平均来决定参数的更新方向和幅度。这样可以使参数更新更加平滑，并且在参数更新方向上累积更多的动量，从而加快收敛速度。
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