在线反向传播权重更新中添加动量项

Question

我已经为两层网络实现了ANN，我需要用动量修改我的权重更新代码，但我需要知道如何更新它。下面是只更新权重的代码快照。下面的代码更新了它看到的每个示例的权重，hiddenWights是隐藏层权重，outputWeights是输出层权重。

 for examplen = 1: nTrainingExamples
           inputVector = inputs(:,examplen);
           HiddenLayerOutput = sigmoid( hiddenWeights * inputVector);
           OutputLayerOutput = sigmoid( outputWeights * HiddenLayerOutput);
           l2_error = OutputLayerOutput - targets(:, examplen);
           l2_delta = learningRates(1, i) .* (OutputLayerOutput .* (1 - OutputLayerOutput)) .* l2_error;
           l2_v = mu * l2_v - l2_delta * t;
           l1_delta = learningRates(1, i) .* (HiddenLayerOutput .* (1 - HiddenLayerOutput)) .* (outputWeights' * l2_delta);
           l1_v = mu * l1_v - l1_delta * t;
           % weights = weights + v
           outputWeights = outputWeights + (l2_v*HiddenLayerOutput');
           hiddenWeights = hiddenWeights + (l1_v*inputVector');
       end

Answer 1

从我们的对话中可以看出，您想要实现一个经典的动量方法（而不是Nestrov）。因此，你需要一个额外的参数-速度v和时间t和动量mu常数。

在学习之初，您应该将速度设置为0:

v = 0

并且选择CCD_ 5（例如，将其设置为0.1）和CCD_

在每次训练中，你应该根据以下规则改变你的重量：

v = mu * v - delta * t
weights = weights + v

参数mu和t是元参数，您可以通过网格或随机搜索找到它们的良好值。