Momentum算法

Momentum的含义是‘动量’

# 为了解决SGD随机梯度下降算法的缺点，引入了Momentum
# v表示在梯度方向上的受力
import numpy as npclass Momentum:def __init__(self, learning_rate=0.01, momentum=0.9):self.learning_rate = learning_rateself.momentum = momentumself.v = Nonedef update(self, params, grads):if self.v is None:self.v = {}for key, value in params.items():self.v[key] = np.zeros_like(value) # 生成和value一样的数组（和梯度一样的数组）for key in params.keys():self.v[key] = self.momentum * self.v[key] - self.learning_rate * grads[key]params[key] += self.v[key]"""实例变量v会保存物体的速度，初始化时什么v都不保存。 在第一次调用update（）时，v会以字典的形式保存与参数结构相同的数据"""

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