我是机器学习领域的新手，最近听说了这个术语。我尝试阅读了一些网络上的文章，但仍然不理解其背后的概念。有人能给我一些例子吗？

回答：

在反向传播过程中，我们调整模型的权重以适应最新的训练结果。在一个行为良好的表面上，我们可以简单地使用牛顿法，并无问题地收敛到最优解。然而，现实很少是行为良好的，尤其是在随机初始化的模型的初始混乱中。我们需要用比下一次迭代尝试直接达到最优解（如牛顿法所做）更不随意的方式来遍历空间。

相反，我们对牛顿方法进行了两个修改。第一个是学习率：牛顿通过使用局部梯度来计算解决方案应该在哪里，并直接进入下一次迭代的新输入值。学习率大大缩小了这一点，沿着指示的方向采取较小的步骤。例如，0.1的学习率表示只走计算距离的10%。从那个新值，我们再次计算梯度，“悄悄接近”解决方案。这让我们在变化多端的表面上有更好的机会找到最优解，而不是在所有方向上超射或振荡过去它。

动量 参见此处 是保持一致方向的类似尝试。如果我们采取较小的步骤，保持我们空间中某种一致的方向也是有意义的。我们取前一个方向向量和新计算的梯度向量的线性组合，并朝那个方向调整。例如，如果我们有0.90的动量，我们将取90%的前一个方向加上10%的新方向，并相应地调整权重——将那个方向向量乘以学习率。

这有帮助吗？