Deep Learning 最优化方法之Momentum（动量）

本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章的Momentum（动量）方法。主要参考Deep Learning 一书。

整个优化系列文章列表：

Deep Learning 之 最优化方法

Deep Learning 最优化方法之SGD

Deep Learning 最优化方法之Momentum（动量）

Deep Learning 最优化方法之Nesterov(牛顿动量)

Deep Learning 最优化方法之AdaGrad

Deep Learning 最优化方法之RMSProp

Deep Learning 最优化方法之Adam

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SGD。可以看到黑色为典型Hessian矩阵病态的情况，相当于大幅度的徘徊着向最低点前进。
  而由于动量积攒了历史的梯度，如点P前一刻的梯度与当前的梯度方向几乎相反。因此原本在P点原本要大幅徘徊的梯度，主要受到前一时刻的影响，而导致在当前时刻的梯度幅度减小。
  直观上讲就是，要是当前时刻的梯度与历史时刻梯度方向相似，这种趋势在当前时刻则会加强；要是不同，则当前时刻的梯度方向减弱。

从另一个角度讲：

  要是当前时刻的梯度与历史时刻梯度方向相似，这种趋势在当前时刻则会加强；要是不同，则当前时刻的梯度方向减弱。
  假设每个时刻的梯度g总是类似，那么由我们可以直观的看到每次的步长为：

即当设为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。