如何理解Keras基本优化器的工作原理?

以下是来自keras中的SGDget_updates代码的一部分(源码

moments = [K.zeros(shape) for shape in shapes]self.weights = [self.iterations] + momentsfor p, g, m in zip(params, grads, moments):    v = self.momentum * m - lr * g  # 速度    self.updates.append(K.update(m, v))

观察:

由于moments变量是一组零张量列表。循环中的每个m都是与p形状相同的零张量。然后在循环的第一行,self.momentum * m只是一个标量乘以零张量,结果仍然是零张量。

问题

我在这里遗漏了什么?


回答:

是的 – 在循环的第一次迭代中,m等于0。但随后它会被当前的v值更新,在这一行:

self.updates.append(K.update(m, v))

所以在下一次迭代中,你将得到:

v = self.momentum * old_velocity - lr * g  # 速度

其中old_velocityv的先前值。

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