《表3 引入动量系数的SGD优化算法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于分割对抗网络的肺结节分割》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

动量[17]:传统的随机梯度下降方法（stochastic gradient descend，SGD）在每次迭代过程中的梯度会含有较大的噪声，特别是在处理高曲率，小梯度的情况下，不能很好地反映真实的梯度。本文在对分割模块的训练中，引入变量（v）来作为指数衰减平均值，并使用了动量来对随机梯度下降方法进行调整，计算梯度指数衰减移动平均和，并将之加入到新的梯度中。算法过程见表3。