在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，我需要用动量来修改体重更新代码，但是我需要知道如何更新它。 以下是仅重量更新的代码快照。 下面的代码针对所看到的每个示例更新权重：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，您想实现经典的动量法（不是Nestrov）。 因此，您需要一个附加参数-速度v和时间 t以及动量 mu常数。

在学习开始时，您应该将速度设置为0 ：

v = 0

并选择一些t值（例如将其设置为0.1）和mu （例如0.9）。

在每次训练期间，您都应根据以下规则更改权重：

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。