本文已使用 Google Cloud Translation API 自动翻译。
某些文档最好以原文阅读。
在这篇文章中,我们将学习动量优化,这是一种训练神经网络的技术,可以帮助我们更快地训练它们并避免陷入局部最小值。
动量优化是一种训练神经网络的技术,可以帮助我们更快地训练它们并避免陷入局部极小值。这个想法是在梯度更新方程中添加一个动量项。这个动量项就像一个“质量”,可以帮助训练过程更顺利地“移动”。
动量项通常设置为 0 到 1 之间的值。值为 0 表示根本不使用动量项,而值为 1 表示动量项被充分使用。
TensorFlow.js 是一个用于训练和部署机器学习模型的 JavaScript 库。我们可以使用 TensorFlow.js 通过动量优化来训练我们的模型。
要在 TensorFlow.js 中使用动量优化,我们需要将 model.compile() 函数的 optimizer 参数设置为 sgd。然后我们可以将 momentum
参数设置为所需的值。
这是一个例子:
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 10, inputShape: [5]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1}));
model.compile({
optimizer: 'sgd',
momentum: 0.9
});
在此示例中,我们将“optimizer”参数设置为“sgd”以使用带有动量优化的随机梯度下降。我们还将 momentum
参数设置为 0.9
。这意味着将使用权重为 0.9 的动量项。
使用动量优化有两个主要好处:
1.它可以帮助我们更快地训练我们的模型。
我们可能想要使用动量优化的主要情况有两种:
当我们想要更快地训练我们的模型时。
当我们想避免陷入局部极小值时。
还有两种情况我们可能不想使用动量优化:
1.当我们想让我们的训练更稳定的时候。
以下是使用动量优化的一些技巧:
从低动量值开始,逐渐增加。
如果您不确定,请使用 0.9 的动量值。
只有当您确信它不会导致您的训练发散时,才使用 1.0 的动量值。
如果您的训练发散,请尝试降低动量值。
如果你的训练速度太慢,尝试增加动量值。