如何使用Nesterov加速梯度下降实现高效深度学习模型_nesterov加速梯度下降法动量参数的选取

作者：禅与计算机程序设计艺术

深度学习（Deep Learning）是一个基于神经网络的机器学习方法，它可以用来解决复杂的分类任务、回归问题等多种问题。而近年来随着深度学习的火爆，越来越多的人在研究如何更好地训练深度学习模型。其中一种较为有效的方法就是采用Nesterov加速梯度下降（NAG）算法。本文将会详细阐述其原理、算法及其具体应用。

2.基本概念术语说明

2.1 深度学习与反向传播

深度学习是指通过层层的神经网络结构搭建起来的学习系统，通过对数据的分析从而发现数据中隐藏的模式或者规律，并据此做出预测或决策。它的特点之一就是通过层层的隐含层处理输入数据，由最后一层输出结果作为预测或决策依据。

反向传播（back-propagation），也称作误差反向传播，是在误差逐层向前传播的过程。为了减少训练过程中出现的“梯度消失”或者“爆炸”，引入了正则化、Dropout、Batch Normalization等方法，使得深度神经网络可以有效拟合任意复杂的函数关系。

2.2 梯度下降法

梯度下降法（gradient descent）是指每次更新参数时不断沿着一个方向最快的移动，直到找到全局最小值或收敛到局部最小值。一般来说，梯度下降法包括随机梯度下降、共轭梯度法、坐标轴下降法等。

在深度学习领域，使用梯度下降法进行参数优化时，需要注意的是：

1. 在每一次迭代中，梯